Welche anderen Methoden zur Bekämpfung von Überanpassung außer Dropout gibt es?

Neben Dropout gibt es weitere Methoden, um Überanpassung zu bekämpfen:

• L1- und L2-Regularisierung — Hinzufügen einer Strafe zur Verlustfunktion für große Modellgewichte, um eine zu hohe Komplexität zu vermeiden.
• Frühes Stoppen (Early Stopping) — Beenden des Trainings, wenn die Qualität auf dem Validierungsdatensatz nicht mehr verbessert wird.
• Datenaugmentation — Erstellen zusätzlicher Trainingsbeispiele, z.B. durch Bildtransformationen.
• Reduzierung der Modellkomplexität — Verringerung der Anzahl der Parameter oder Schichten, damit das Modell nicht zu genau auf Rauschen passt.
• Kreuzvalidierung — Hilft bei der Auswahl der Modellparameter, die Überanpassung minimieren.
• Bagging und Ensemble-Methoden — Kombination mehrerer Modelle zur Reduzierung der Überanpassung.

Beispiel für L2-Regularisierung in Python mit sklearn:

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