以下の文章に書かれているオーバーフィッティングの潜在的な意味を教えてください。
結果

オーバーフィッティングの最も明白な結果は、検証データセットでのパフォーマンスの低下である。その他の悪影響は以下の通り：

オーバーフィットした関数は、検証データセットの各項目について、最適な関数よりも多くの情報を要求する可能性が高い。このような不要な追加データを収集することは、特に、個々の情報を人間の観察と手作業によるデータ入力によって収集しなければならない場合、コストがかかったり、エラーが発生しやすくなったりする。

より複雑で過剰適合した関数は、単純な関数よりも移植性が低い可能性が高い。ある極端な例では、1変数の線形回帰はとても移植性が高く、必要であれば手作業で行うこともできる。もう一方の極端なものは，元のモデラーのセットアップ全体を正確に複製することによってのみ再現できるモデルであり，再利用や科学的な再現を困難にしている．

過剰適合した機械学習モデルの学習セットから、個々の学習インスタンスの詳細を再構築することは可能かもしれない。これは、例えば学習データに個人を特定できる機密情報（PII）が含まれている場合などには望ましくない。この現象は人工知能と著作権の分野でも問題となっており、Stable DiffusionやGitHub Copilotといったいくつかの生成ディープラーニングモデルの開発者は、これらのモデルが学習データから特定の著作物を再現できることが判明したため、著作権侵害で訴えられている。
オーバーフィットの潜在的な意味は以下の通りである：
- 検証セットのパフォーマンスの低下。
- オーバーフィットした関数は、検証データセットの各項目について、より多くの情報を要求する可能性が高い。
- オーバーフィットした関数は、単純な関数よりも移植性が低い。
- オーバーフィットした機械学習モデルのトレーニングセットから、個々のトレーニングインスタンスの詳細を再構築できる可能性がある。