Dropout-dan başqa overfitting ilə mübarizə aparmaq üçün hansı digər metodlar mövcuddur?

Dropout-dan başqa, overfitting ilə mübarizə aparmaq üçün digər metodlar da mövcuddur:

• L1 və L2 Regulyarizasiya — modelin böyük çəkilərinə cəza əlavə etmək, bu da çox mürəkkəbliyi qarşısını alır.
• Erken Dayanma (Early Stopping) — validasiya dəstində keyfiyyət yaxşılaşmadıqda təlimi dayandırmaq.
• Məlumatların Artırılması (Data Augmentation) — şəkil transformasiyaları kimi əlavə təlim nümunələri yaratmaq.
• Modelin mürəkkəbliyini azaltmaq — parametr və ya qatların sayını azaltmaq, beləliklə model çox dəqiq səs-küyə uyğunlaşa bilməz.
• Kross-validasiya — overfitting-i minimuma endirmək üçün model parametrlərini seçməyə kömək edir.
• Bagging və ansambl metodları — bir neçə modeli birləşdirərək overfitting-i azaltmaq.

Python-da sklearn istifadə edərək L2 regulyarizasiya nümunəsi:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — L2 regulyarizasiya koeffisienti
model.fit(X_train, y_train)