O que é Overfitting em redes neurais de classificação e como pode ser evitado? É quando a rede neural não consegue aprender a partir dos dados de...

Overfitting é um problema em que a rede neural se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, memorizando-os e, portanto, não consegue generalizar bem para novos dados. Isso pode levar a uma baixa precisão na classificação de novos dados. Para evitar o overfitting, é possível utilizar técnicas como a regularização, que adiciona uma penalidade aos pesos da rede, reduzindo a complexidade do modelo e evitando que ele se ajuste demais aos dados de treinamento. Outra técnica é o uso de conjuntos de validação para monitorar o desempenho da rede em dados não vistos durante o treinamento e ajustar os hiperparâmetros da rede, como o número de camadas ocultas e o número de neurônios, para obter um melhor desempenho na generalização.