訓練データにのみ通用するモデル。訓練データに対しては適合できているが、未知のデータに対しては適合できずにモデルの性能が低い状態。訓練誤差が小さいにも関わらず汎化誤差は大きいままとなる。
訓練データ、テストデータに対する誤差関数の値をそれぞれエポックごとに見てみると、ほとんどの場合で、訓練データに対する値はエポックが進むにつれ徐々に小さくなってゆくが、テストデータに対する値は、ある程度エポックが進むと緩やかに大きくなっていってしまう。これはすなわち、訓練データには最適化されていっているが、テストデータには最適化されていない状態になっているので、過学習していることを表している。
