Какие стратегии помогают предотвратить проблемы с недостаточной обобщаемостью в машинном обучении?

Несколько стратегий, которые помогают предотвратить проблемы с недостаточной обобщаемостью в машинном обучении:

• Перекрёстная проверка. www.c-sharpcorner.com Позволяет оценить производительность модели на нескольких подмножествах данных и обнаружить переобучение. www.c-sharpcorner.com
• Ранняя остановка. www.c-sharpcorner.com Предполагает отслеживание производительности модели на протяжении всего обучения и остановку обучения, когда производительность начинает снижаться. www.c-sharpcorner.com
• Выбор объектов и уменьшение размерности. www.c-sharpcorner.com Модель упрощается, а чрезмерная подгонка уменьшается путём удаления ненужных или избыточных объектов из набора данных. www.c-sharpcorner.com
• Ансамблевые методы. www.c-sharpcorner.com cyberleninka.ru Они уменьшают опасность переобучения за счёт объединения прогнозов, полученных из различных моделей. www.c-sharpcorner.com
• Увеличение объёма данных. www.c-sharpcorner.com Метод позволяет искусственно увеличить размер и разнообразие обучающего набора данных путём применения различных преобразований или модификаций к существующим выборкам. www.c-sharpcorner.com
• Многозадачное обучение. se.moevm.info Способ улучшает обобщаемость путём пулинга примеров, возникающих в нескольких задачах. se.moevm.info

Выбор стратегии зависит от конкретной задачи и характеристик данных. cyberleninka.ru