Кои методи за регуляризация са приложими към невронните мрежи?

За регуляризация на невронните мрежи се прилагат следните методи:

• Dropout — случайно изключване на неврони по време на обучение, което предотвратява пренасищане.
• L1 и L2 регуляризация — добавяне на наказание към функцията за загуба за големи тегла (L1 насърчава разреждането, L2 — изглаждането).
• Ранно спиране (Early stopping) — спиране на обучението, когато грешката на валидиционния набор започне да расте.
• Batch Normalization — нормализиране на входовете на всеки слой, което стабилизира и ускорява обучението.
• Аугментация на данни — изкуствено увеличаване на обучаващата извадка за подобряване на обобщаващата способност.

Тези методи помагат на модела да обобщава по-добре и да избягва пренасищане.