Список проголосовавших за комментарий "<p>А. Г., Если мы возьмём размеченные фото кошек и собак, поделим на 2 выборки рандомом, на одной выборке обучим нейросеть, заметим, когда ошибка на тесте закончит падать, начнёт подрастать — в этом месте остановим обучение. </p><p>Хотя не, в предыдущем сообщении я наврал, при любом раскладе ошибка не будет равна на трейне и на тесте. </p><p>Вернемся к примеру — да, будет некоторая небольшая разница между ошибкой трейна и теста.</p><p> </p><p>Теперь гипотетическая ситуация: возвращаемся в прошлое на несколько миллионов лет назад (или сколько там), отматываем эволюцию назад и фоткаем кошек и собак того времени. Обучаемся на тех фотках, а в качестве тестовой выборки даём фотки современных. Будет разница в ошибках больше — да, почти наверняка.<br/> <br/> «Закономерность» это абстракция, чисто понятие для человеков, модель обучается на тех данных, которые есть, с теми их особенностями, которые есть.<br/> <br/> Если модели дать трендовый рынок для обучения и модель, условно, научится хорошо торговать на тренде и будет сливать на флете (который она никогда не видела в качестве обучающих данных), значит ли это, что модель переобучилась? — Нет (вернее может да, может нет