Når en modell «pugger» treningsdataene så godt at den ikke klarer å generalisere til nye data. Det er som en elev som bare husker eksakte eksamensspørsmål.
En modell som perfekt gjenkjenner bildene i treningssettet, men feiler på nye bilder fordi den lærte seg detaljer i stedet for generelle mønstre.