Как избежать переобучения модели на тренировочных данных?

Чтобы избежать переобучения модели на тренировочных данных, можно использовать следующие методы:

• Регуляризация. blog.skillfactory.ru habr.com Методы регуляризации (например, L1 и L2) помогают уменьшить сложность модели. blog.skillfactory.ru
• Увеличение объёма данных. blog.skillfactory.ru Сбор большего количества качественных данных помогает улучшить обобщающую способность модели. blog.skillfactory.ru
• Кросс-валидация. blog.skillfactory.ru Деление данных на несколько частей и обучение модели на разных комбинациях этих частей. blog.skillfactory.ru Это позволяет оценить производительность модели более объективно и избежать переобучения на конкретном разбиении данных. blog.skillfactory.ru
• Ранняя остановка. blog.skillfactory.ru Остановка обучения модели, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает расти, даже если ошибка на тренировочном наборе продолжает уменьшаться. blog.skillfactory.ru
• Снижение сложности модели. blog.skillfactory.ru Уменьшение количества признаков или слоёв в нейронной сети. blog.skillfactory.ru
• Дропаут (Dropout). blog.skillfactory.ru Случайное «выключение» части нейронов во время обучения. blog.skillfactory.ru Это заставляет сеть обучаться более устойчивым признакам и предотвращает переобучение. blog.skillfactory.ru
• Аугментация данных. blog.skillfactory.ru Создание новых тренировочных данных путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений). blog.skillfactory.ru Это помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. blog.skillfactory.ru