Überparametrisierung
Modell mit weit mehr Parametern als nötig.
Überparametrisierung beschreibt Modelle, die weit mehr Parameter besitzen, als zum Erfassen der Daten scheinbar nötig wären. Überraschenderweise verallgemeinern solche großen Netze oft besser statt schlechter, was ein viel untersuchtes Phänomen des modernen Deep Learning ist.