Как бороться с переобучением в моделях искусственного интеллекта?

Полностью избежать переобучения невозможно, но его можно минимизировать через комбинацию различных методов защиты и постоянный мониторинг характеристик модели на всех этапах разработки. ssl-team.com

Некоторые способы борьбы с переобучением в моделях искусственного интеллекта:

• Регуляризация. blog.skillfactory.ru ssl-team.com В функцию потерь добавляют штраф за сложность модели. ssl-team.com Методы L1 и L2 регуляризации позволяют контролировать величину весовых коэффициентов, предотвращая их неконтролируемый рост. ssl-team.com
• Увеличение объёма данных. blog.skillfactory.ru ssl-team.com Сбор большего количества качественных данных помогает улучшить обобщающую способность модели. blog.skillfactory.ru
• Кросс-валидация. blog.skillfactory.ru Данные делят на несколько частей и обучают модель на разных комбинациях этих частей. blog.skillfactory.ru Это позволяет оценить производительность модели более объективно и избежать переобучения на конкретном разбиении данных. blog.skillfactory.ru
• Ранняя остановка. blog.skillfactory.ru dtf.ru Обучение модели останавливают, 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 Уменьшают количество признаков или слоёв в нейронной сети. blog.skillfactory.ru
• Дроппут (Dropout). blog.skillfactory.ru Во время обучения часть нейронов «выключают» случайным образом. 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

Также рекомендуется начать с простой модели и постепенно увеличивать её сложность, регулярно проверять разницу между ошибками на обучении и тесте. ssl-team.com