Overfitting ocorre quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento e não generaliza bem para novos dados. Pode ser evitado com regularização.

Overfitting ocorre quando o modelo não consegue aprender padrões dos dados. Pode ser evitado com mais camadas na rede.

Overfitting ocorre quando o modelo tenta aprender a partir de dados não estruturados. Pode ser evitado com mais dados.

Overfitting é um erro inevitável e não pode ser evitado.

Overfitting ocorre quando o modelo falha em prever corretamente os dados de teste.