Некоторые методы оценки дисперсии в современных алгоритмах искусственного интеллекта:

• Регуляризация. 1 Техника, которая предотвращает переобучение модели на обучающих данных, обычно происходящее за счёт увеличения дисперсии. 1 Смысл регуляризации заключается во введении дополнительных ограничений или штрафов на величину и/или сложность модели. 1
• Бэггинг. 1 Создаются множественные подвыборки из обучающих данных с использованием метода бутстрапа (повторной выборки с возвращением). 1 На каждой подвыборке обучается отдельная модель. 1 Прогнозы от всех моделей агрегируются для получения окончательного результата. 1
• Кросс-валидация. 1 Включает в себя разделение датасета на несколько подмножеств и последовательное обучение модели на этих подмножествах. 1 Это позволяет более точно оценить её способность к обобщению на новых данных. 1
• Перекрёстная проверка. 2 Многократное разбиение данных на обучающие и тестовые наборы позволяет определить, является ли модель чрезмерно подходящей или недостаточно подходящей. 2
• Выбор функции. 2 Выбор единственной релевантной функции уменьшает сложность модели и может снизить ошибку отклонения. 2
• Упрощение модели. 2 Уменьшение сложности модели, например, количества параметров или слоёв в нейронной сети, может помочь уменьшить дисперсию и повысить производительность обобщения. 2
• Ранняя остановка. 2 Метод, который предотвращает переобучение путём остановки обучения модели глубокого обучения, когда производительность набора проверки перестаёт улучшаться. 2