Как можно избежать переобучения нейронной сети при обработке изображений?

Чтобы избежать переобучения нейронной сети при обработке изображений, можно использовать следующие методы:

• Предобработка данных. sky.pro Нормализация, изменение размера изображений, удаление шума и коррекция яркости и контрастности помогают улучшить качество данных и сделать их более пригодными для обучения. sky.pro
• Аугментация данных. sky.pro blog.skillfactory.ru Создание новых тренировочных данных путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений) помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. blog.skillfactory.ru
• Регуляризация. sky.pro blog.skillfactory.ru К популярным методам регуляризации относятся Dropout, L2-регуляризация и Batch Normalization. sky.pro Они помогают улучшить обобщающую способность модели и делают её более устойчивой к шуму в данных. sky.pro
• Кросс-валидация. sky.pro blog.skillfactory.ru Деление данных на несколько частей и обучение модели на разных комбинациях этих частей 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