How can increasing the amount of training data help prevent overfitting?

Đáp án đúng: "By improving the model's generalization to new data". Overfitting (quá khớp) xảy ra khi mô hình ghi nhớ các chi tiết và nhiễu riêng của tập huấn luyện nhỏ; khi có nhiều dữ liệu hơn, mô hình gặp nhiều biến thể của cùng một khái niệm nên khó học thuộc từng mẫu và buộc phải học các quy luật chung, nhờ đó generalization (khả năng tổng quát hoá) trên dữ liệu mới tốt hơn, và data augmentation là cách tạo thêm dữ liệu khi không thu thập được. "By making the training process slower" chỉ là hệ quả phụ về chi phí tính toán, tốc độ huấn luyện không phải cơ chế chống quá khớp. "By introducing more noise into the model" không phải mục đích của việc thêm dữ liệu; dữ liệu tốt hơn giúp làm loãng nhiễu chứ không phải đưa thêm nhiễu vào. "Increasing data size has no effect on overfitting" sai vì thêm dữ liệu đại diện là một trong những cách giảm quá khớp hiệu quả nhất.