Какие существуют методы оценки дисперсии в современных алгоритмах искусственного интеллекта?

Некоторые методы оценки дисперсии в современных алгоритмах искусственного интеллекта:

• Регуляризация. habr.com Техника, которая предотвращает переобучение модели на обучающих данных, обычно происходящее за счёт увеличения дисперсии. habr.com Смысл регуляризации заключается во введении дополнительных ограничений или штрафов на величину и/или сложность модели. habr.com
• Бэггинг. habr.com Создаются множественные подвыборки из обучающих данных с использованием метода бутстрапа (повторной выборки с возвращением). habr.com На каждой подвыборке обучается отдельная модель. habr.com Прогнозы от всех моделей агрегируются для получения окончательного результата. habr.com
• Кросс-валидация. habr.com Включает в себя разделение датасета на несколько подмножеств и последовательное обучение модели на этих подмножествах. habr.com Это позволяет более точно оценить её способность к обобщению на новых данных. habr.com
• Перекрёстная проверка. www.geeksforgeeks.org Многократное разбиение данных на обучающие и тестовые наборы позволяет определить, является ли модель чрезмерно подходящей или недостаточно подходящей. www.geeksforgeeks.org
• Выбор функции. www.geeksforgeeks.org Выбор единственной релевантной функции уменьшает сложность модели и может снизить ошибку отклонения. www.geeksforgeeks.org
• Упрощение модели. www.geeksforgeeks.org Уменьшение сложности модели, например, количества параметров или слоёв в нейронной сети, может помочь уменьшить дисперсию и повысить производительность обобщения. www.geeksforgeeks.org
• Ранняя остановка. www.geeksforgeeks.org Метод, который предотвращает переобучение путём остановки обучения модели глубокого обучения, когда производительность набора проверки перестаёт улучшаться. www.geeksforgeeks.org