Будь ласка, дайте мені можливі наслідки перевантаження, описані в наступному тексті
наслідки

Найбільш очевидним наслідком перевантаження є погана продуктивність набору даних для валідації. Інші негативні наслідки включають:

Функція, яка перевантажена, ймовірно, вимагає більше інформації про кожен пункт у валідаційному наборі даних, ніж оптимальна функція; збір цих додаткових непотрібних даних може бути дорогим або схильним до помилок, особливо якщо кожен окремий шматок інформації повинен бути зібраний людським спостереженням і ручним введенням даних.

Більш складна, надмірна функція, ймовірно, буде менш портативною, ніж проста. На одній крайності, одна змінна лінійна регресія настільки портативна, що при необхідності її навіть можна зробити вручну. На іншому краю є моделі, які можуть бути відтворені тільки шляхом точного дублювання всього налаштування оригінального модельєра, що ускладнює повторне використання або наукове відтворення.

Можливо, можна реконструювати деталі індивідуальних тренінгових інстанцій з набору тренувань занадто обладнаної моделі машинного навчання. Це може бути небажано, якщо, наприклад, дані про навчання включають в себе конфіденційну особисту інформацію (PII). Це явище також представляє проблеми в області штучного інтелекту та авторських прав, з розробниками деяких генеративних моделей глибокого навчання, таких як Stable Diffusion і GitHub Copilot, які подаються до суду за порушення авторських прав, тому що ці моделі виявилися здатними відтворювати певні об'єкти, захищені авторськими правами, з їх навчальних даних.
Потенційними наслідками перенавантаження є:
- погана продуктивність валідаційного набору.
Функція, яка перевантажена, може вимагати додаткової інформації про кожен елемент в наборі даних перевірки.
Надмірна функція, ймовірно, буде менш портативною, ніж проста.
- може бути можливо реконструювати деталі окремих тренувальних інстанцій з тренувального набору моделі машинного навчання.