Какие методы борьбы с переобучением есть в нейронных сетях?

Для борьбы с переобучением (overfitting) в нейронных сетях применяются следующие методы:

• Регуляризация: добавление штрафа к функции потерь, например L1 или L2 регуляризация, чтобы ограничить сложность модели.
• Dropout: случайное отключение части нейронов во время обучения, что предотвращает излишнюю зависимость от отдельных признаков.
• Раннее прекращение обучения (Early stopping): остановка обучения, когда ошибка на валидационном наборе начинает расти.
• Увеличение данных (Data augmentation): создание дополнительных обучающих примеров путём трансформаций исходных данных.
• Уменьшение сложности модели: снижение числа слоёв или нейронов, чтобы модель не могла слишком точно подстроиться под обучающие данные.
• Использование кросс-валидации: для более объективной оценки модели и выбора оптимальных гиперпараметров.

Пример использования Dropout в Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dropout(0.5),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])