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

• Регуляризация. 12 Методы регуляризации (например, L1 и L2) помогают уменьшить сложность модели. 1
• Увеличение объёма данных. 1 Сбор большего количества качественных данных помогает улучшить обобщающую способность модели. 1
• Кросс-валидация. 1 Деление данных на несколько частей и обучение модели на разных комбинациях этих частей. 1 Это позволяет оценить производительность модели более объективно и избежать переобучения на конкретном разбиении данных. 1
• Ранняя остановка. 1 Остановка обучения модели, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает расти, даже если ошибка на тренировочном наборе продолжает уменьшаться. 1
• Снижение сложности модели. 1 Уменьшение количества признаков или слоёв в нейронной сети. 1
• Дропаут (Dropout). 1 Случайное «выключение» части нейронов во время обучения. 1 Это заставляет сеть обучаться более устойчивым признакам и предотвращает переобучение. 1
• Аугментация данных. 1 Создание новых тренировочных данных путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений). 1 Это помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. 1