Какие еще методы борьбы с переобучением кроме дропаута существуют?

Помимо дропаута, существуют и другие методы борьбы с переобучением:

• Регуляризация L1 и L2 — добавление штрафа к функции потерь за большие веса модели, что помогает избежать излишней сложности.
• Раннее прекращение обучения (Early Stopping) — остановка обучения, когда качество на валидационном наборе перестает улучшаться.
• Увеличение объема данных (Data Augmentation) — создание дополнительных обучающих примеров, например, с помощью трансформаций изображений.
• Уменьшение сложности модели — снижение числа параметров или слоев, чтобы модель не могла слишком точно подстроиться под шум.
• Кросс-валидация — помогает выбрать параметры модели, минимизирующие переобучение.
• Бэггинг и ансамблирование — объединение нескольких моделей для снижения переобучения.

Пример регуляризации L2 в Python с использованием sklearn:

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