Список проголосовавших за комментарий "<p> Не знаю, отсутствие параметров в системе это очень очень узкий (считай не существующий) частный случай от параметрической системы. Другое дело что параметрическая система может пойти в бой не в результате оптимизации, подбора параметров и т.д., а другим путем, типа вот я взял без параметров или взял первые попавшиеся параметры и оно заработало, так и берем, буду хвастаться что без параметров и подгонки. </p><p> </p><p>По поводу переподгонки выше правильно написали — когда учишь нейросеть обычно отрисовываешь 2 графика — скользящая ошибка на трейне и на тесте. Т.е. по мере обучения меряешь ошибку. Обычно в норме как выглядит: на трейне начинает падать, на тесте начинает падать. На трейне начинает падать все медленнее, на тесте — тоже все медленнее, но, конечно, на тесте темпы замедления сильнее, так вот когда на трейне ошибка продолжает падать, а на тесте достигается некий экстремум и ошибка разворачивается — опа на — пошла переподгонка дальше. Если тормознул до этой точки — недоученность.</p><p> </p><p>Если вернуться к классическим стратегиям — ещё раз: переподгонка возникает от того, что ты оптимизируешь не так как надо), а не от самого факта оптимизации. Даже просто если убрать в голове предвзятость и поселить установку, что не надо выбирать лучшие результаты из бэктестов и что на отложенной выборке результаты не будут повторяться, а будут как-то распределены и иметь какие-то вероятности пойти туда-то и туда-то — уже это позволит серьезно скорректировать процесс, там так-то не надо быть мегамозгом чтоб обходить переподгонку — достаточно иметь правильные установки.</p><p> </p><p>Ну а вообще оч. рекомендую позаниматься ML'ем — другой взгляд на те же вещи, более фундаментальный) формируется.</p>"