Некоторые виды регуляризации в нейросетях:

1. L1-регуляризация. 1 К функции потерь добавляют сумму абсолютных значений весовых коэффициентов. 1 Метод вводит штраф за большие веса, позволяет отобрать важные признаки и исключить влияние случайного шума на конечный результат. 1
2. L2-регуляризация. 1 Вводит в функцию потерь штраф за большие весовые коэффициенты, но при этом используется L2-норма — сумма квадратов весовых коэффициентов. 1 Метод усиливает влияние важных признаков и снижает, но не исключает, влияние случайного шума на конечный результат. 1
3. Эластичная регуляризация (Elastic Net). 1 Добавляет к функции потерь штрафы по первой и второй норме весовых коэффициентов и объединяет в себе преимущества L1 и L2-регуляризации. 1

Также для борьбы с переобучением в нейронных сетях используют прореживание сети (англ. dropout), в ходе которого упрощают сеть. 4