↑: [[G検定に関する知識]] - 訓練データのノイズまで覚えてしまい、未知データへの汎化性能が低下する状態 - 訓練誤差は低いが汎化誤差が高い - 対策：正則化・データ追加・モデルの単純化 - 対概念：未学習（モデルが単純すぎて訓練データすら学べていない状態） - cf. [[汎化性能-G検定]] [[オッカムの剃刀]] [[正則化]]