?? Isso é oque, cada rede e conectada e subordinada a outras redes, e as redes podem ativar ou não outras redes que vão verificar os dados apresentados ou detectados e produzir uma ação, que pode ser uma ação fizisica ,retornar valores, retornar sim ou não, ou ativar outra rede subordinada? Bom seria impossivel retreinar a rede a cada dado coletado.
Não sou o professor mas... Overfitting é quando o modelo está tão bem ajustado para os dados de treino Que quando você testa o modelo com novos dados,ele contém altos erros,pois o modelo foi feito,basicamente,pra funcionar apenas com os dados iniciais. Sry se ficou confuso kkk
A definição de overfitting (Gama (2004)), é: “uma árvore de decisão d faz sobre-ajustamento aos dados se existir uma árvore d’ tal que: d tem menor erro que d’ no conjunto de treino mas d’ tem menor erro na população”.
Overfitting é basicamente o modelo se ajustar de mais aos dados de treinamento e não ser capaz de classificar novos dados (diferentes dos que foram utilizados para a construção do modelo), sendo assim, o modelo desenvolvido não tem capacidade de generalização
