How does increasing the size of the training dataset contribute to preventing overfitting?

Đáp án đúng: "It helps the model generalize better to new data.". Overfitting (quá khớp) xảy ra khi mô hình học thuộc cả nhiễu và chi tiết ngẫu nhiên của tập huấn luyện nhỏ thay vì quy luật chung; khi có nhiều mẫu hơn, các đặc điểm ngẫu nhiên khó lặp lại nhất quán nên mô hình buộc phải nắm mẫu hình thật sự, nhờ đó khả năng generalization (tổng quát hoá) lên dữ liệu chưa thấy tăng. Đây cũng là lý do data augmentation (tăng cường dữ liệu) được dùng như cách "tạo thêm" dữ liệu. "It has no impact on overfitting." sai vì kích thước dữ liệu là một trong những yếu tố tác động mạnh nhất tới quá khớp. "It increases the risk of overfitting." sai vì đi ngược cơ chế: nhiều dữ liệu hơn làm giảm, không làm tăng, rủi ro quá khớp. "It makes the model more prone to memorizing noise." sai vì nhiễu ngẫu nhiên bị pha loãng bởi lượng mẫu lớn, mô hình khó ghi nhớ nhiễu hơn chứ không dễ hơn.