Кои методи за борба с пренасищането съществуват в невронните мрежи?

За борба с пренасищането (overfitting) в невронните мрежи се прилагат следните методи:

• Регуляризация: добавяне на наказание към функцията за загуба, например L1 или L2 регуляризация, за ограничаване на сложността на модела.
• Dropout: случайно изключване на част от невроните по време на обучение, което предотвратява прекомерната зависимост от определени характеристики.
• Ранно спиране (Early stopping): спиране на обучението, когато грешката на валидираната извадка започне да расте.
• Увеличаване на данните (Data augmentation): създаване на допълнителни обучителни примери чрез трансформации на оригиналните данни.
• Намаляване на сложността на модела: намаляване на броя на слоевете или невроните, за да не може моделът да се адаптира прекалено точно към обучителните данни.
• Използване на кръстосана валидация: за по-обективна оценка на модела и избор на оптимални хиперпараметри.

Пример за използване на 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')
])