Как можно избежать переобучения нейронной сети при обработке изображений?

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

• Предобработка данных. 1 Нормализация, изменение размера изображений, удаление шума и коррекция яркости и контрастности помогают улучшить качество данных и сделать их более пригодными для обучения. 1
• Аугментация данных. 12 Создание новых тренировочных данных путём изменения существующих (например, повороты, масштабирование, отражение изображений) помогает увеличить размер тренировочного набора и сделать модель более устойчивой к изменениям. 2
• Регуляризация. 12 К популярным методам регуляризации относятся Dropout, L2-регуляризация и Batch Normalization. 1 Они помогают улучшить обобщающую способность модели и делают её более устойчивой к шуму в данных. 1
• Кросс-валидация. 12 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. 2
• Ранняя остановка. 2 Остановка обучения модели, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает расти, даже если ошибка на тренировочном наборе продолжает уменьшаться. 2
• Снижение сложности модели. 2 Уменьшение количества признаков или слоёв в нейронной сети. 2