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

• Перекрёстная проверка. 1 Позволяет оценить производительность модели на нескольких подмножествах данных и обнаружить переобучение. 1
• Ранняя остановка. 1 Предполагает отслеживание производительности модели на протяжении всего обучения и остановку обучения, когда производительность начинает снижаться. 1
• Выбор объектов и уменьшение размерности. 1 Модель упрощается, а чрезмерная подгонка уменьшается путём удаления ненужных или избыточных объектов из набора данных. 1
• Ансамблевые методы. 12 Они уменьшают опасность переобучения за счёт объединения прогнозов, полученных из различных моделей. 1
• Увеличение объёма данных. 1 Метод позволяет искусственно увеличить размер и разнообразие обучающего набора данных путём применения различных преобразований или модификаций к существующим выборкам. 1
• Многозадачное обучение. 3 Способ улучшает обобщаемость путём пулинга примеров, возникающих в нескольких задачах. 3

Выбор стратегии зависит от конкретной задачи и характеристик данных. 2