Некоторые методы, которые применяются для борьбы с переобучением нейронных сетей:

• Регуляризация. 1 Это методы добавления дополнительных условий на веса и смещения, чтобы предотвратить переобучение и улучшить обобщающую способность сети. 1 Примеры регуляризации: L1 и L2 регуляризация, отбор признаков, отсечение, dropout. 1
• Ранняя остановка. 4 Это форма регуляризации, которая останавливает процесс обучения, когда производительность модели в наборе данных проверки начинает снижаться. 4
• Выбор правильной архитектуры. 1 Правильный выбор архитектуры нейронной сети под задачу может улучшить её производительность и точность. 1 Это означает выбор оптимального количества слоёв, размеров нейронов и функций активации в каждом слое и т. д.. 1
• Увеличение размера набора данных. 1 Для обучения нейронной сети необходимо большое количество разнообразных данных. 1 Но при этом необходимо учитывать, что данные не должны быть зашумлены, малоинформативными или смещёнными. 1
• Подбор гиперпараметров. 1 Гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество эпох, количество нейронов, количество слоёв и т. д., также влияют на производительность и точность нейронной сети. 1 Подбор оптимальных гиперпараметров можно осуществить при помощи поиска по сетке, случайного поиска, оптимизации байесовских гиперпараметров и других методов. 1