Jaké další metody existují pro boj s přeučením kromě dropoutu?

Kromě dropoutu existují i další metody boje proti přeučení:

• L1 a L2 regularizace — přidání trestu k funkci ztráty za velké váhy modelu, což pomáhá zabránit přílišné složitosti.
• Early Stopping (časné zastavení) — zastavení tréninku, když se kvalita na validační sadě již nezlepšuje.
• Data Augmentation (zvětšení dat) — vytváření dalších tréninkových příkladů, například pomocí transformací obrázků.
• Snížení složitosti modelu — snížení počtu parametrů nebo vrstev, aby se model nemohl příliš přesně přizpůsobit šumu.
• Křížová validace — pomáhá vybrat parametry modelu, které minimalizují přeučení.
• Bagging a ensemble metody — spojení několika modelů ke snížení přeučení.

Příklad L2 regularizace v Pythonu s použitím sklearn:

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