Какви други методи за борба с пренасищането съществуват освен dropout?

Освен Dropout, съществуват и други методи за борба с пренасищането:

• Регуляризация L1 и L2 — добавяне на наказание към функцията за загуба за големи тегла на модела, което помага да се избегне прекалена сложност.
• Ранно спиране (Early Stopping) — спиране на обучението, когато качеството на валидиционния набор престане да се подобрява.
• Увеличаване на данните (Data Augmentation) — създаване на допълнителни обучителни примери, например чрез трансформации на изображения.
• Намаляване на сложността на модела — намаляване на броя на параметрите или слоевете, за да не може моделът да се адаптира прекалено към шума.
• Крос-валидация — помага да се изберат параметри на модела, които минимизират пренасищането.
• Bagging и ансамблиране — обединяване на няколко модела за намаляване на пренасищането.

Пример за L2 регуляризация в Python с sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — коефициент на L2 регуляризация
model.fit(X_train, y_train)