Расскажите про методы регуляризации и борьбы с переобучением в Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).

Методы регуляризации и борьбы с переобучением в Deep Learning:

• Dropout — случайное "выключение" (обнуление) части нейронов на этапе обучения с заданной вероятностью. Это предотвращает излишнюю зависимость модели от отдельных нейронов и улучшает обобщающую способность.

• Batch Normalization — нормализация входов каждого слоя по батчу, что стабилизирует и ускоряет обучение. Косвенно помогает бороться с переобучением, так как снижает внутреннее ковариатное смещение.

• Early Stopping — остановка обучения, когда ошибка на валидационном наборе перестает улучшаться. Позволяет избежать переобучения, не давая модели слишком долго подстраиваться под тренировочные данные.

• Elastic Net — комбинация L1 и L2 регуляризаций, добавляемых в функцию потерь. L1 способствует разреженности весов, L2 — их малым значениям. В глубоких сетях обычно применяется L2, но Elastic Net может использоваться для контроля сложности модели.

Пример Dropout в PyTorch:

import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

Таким образом, эти методы помогают повысить устойчивость модели к переобучению и улучшить её обобщающую способность.