Какие методы используются для борьбы с переобучением в машинном обучении?

Некоторые методы, которые используются для борьбы с переобучением в машинном обучении:

• Регуляризация. blog.skillfactory.ru habr.com Добавляет штраф за сложность модели, помогая предотвратить переобучение. habr.com Примеры: L1 и L2 регуляризация. blog.skillfactory.ru www.decosystems.ru
• Увеличение объёма данных. blog.skillfactory.ru habr.com Больший объём данных предоставляет модели больше примеров для обучения, что способствует лучшему выявлению истинных закономерностей и уменьшает влияние случайных шумов. habr.com
• Кросс-валидация. blog.skillfactory.ru www.decosystems.ru Деление данных на несколько частей и обучение модели на разных комбинациях этих частей. blog.skillfactory.ru www.decosystems.ru Это позволяет оценить производительность модели более объективно и избежать переобучения на конкретном разбиении данных. blog.skillfactory.ru
• Ранняя остановка. blog.skillfactory.ru codelabsacademy.com Обучение модели останавливается, 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 Например, уменьшение количества признаков или слоёв в нейронной сети. blog.skillfactory.ru
• Дроппут (Dropout). blog.skillfactory.ru habr.com Случайное «выключение» части нейронов во время обучения. 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