Как можно предотвратить переобучение модели при использовании кросс-валидации?

Чтобы предотвратить переобучение модели при использовании кросс-валидации, можно применять следующие методы:

• Ранняя остановка. blog.skillfactory.ru Обучение модели останавливают, 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 Можно уменьшить количество признаков или слоёв в нейронной сети. blog.skillfactory.ru
• Дроппут (Dropout). habr.com blog.skillfactory.ru Во время обучения случайно «выключают» часть нейронов. habr.com 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

Кросс-валидация позволяет модели пройти несколько «экзаменов» на разных наборах данных, что делает оценку её способностей более объективной. habr.com