Как решить проблему переобучения модели при работе с ограниченными данными?

Чтобы решить проблему переобучения модели при работе с ограниченными данными, можно использовать следующие методы:

• Увеличение объёма данных. blog.skillfactory.ru habr.com Сбор большего количества качественных данных помогает улучшить обобщающую способность модели. blog.skillfactory.ru Если собрать больше данных сложно, можно использовать методы аугментации — искусственно увеличивать размер набора данных путём модификации существующих примеров. habr.com
• Регуляризация. blog.skillfactory.ru habr.com Методы регуляризации (например, L1 и L2) помогают уменьшить сложность модели. blog.skillfactory.ru Регуляризация добавляет штраф за сложность модели, что помогает предотвратить переобучение. habr.com
• Кросс-валидация. blog.skillfactory.ru habr.com Данные делят на несколько частей и обучают модель 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 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). blog.skillfactory.ru habr.com Во время обучения часть нейронов «выключают» случайным образом. blog.skillfactory.ru www.decosystems.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

Важно помнить, что целью является создание устойчивой и адаптивной модели, а не просто борьба с переобучением ради борьбы. www.decosystems.ru