예시
학습에 쓴 사진은 모두 맞히지만, 조명이 다른 사진에서는 틀립니다.
전문가용
학습 데이터의 오차는 줄어드는데 테스트 데이터의 오차는 늘어날 때 알아챌 수 있습니다. 해결책은 더 많고 다양한 데이터, 정규화, 학습을 일찍 멈추는 것입니다. 시험 문제가 학습 데이터에 섞이면 벤치마크도 ‘과적합’될 수 있습니다.
출처: developers.google.com, Wikipedia · 확인일: 2026년 10월 19일
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