Welche Methoden gibt es gegen Überanpassung und wie funktionieren sie?

Overfitting tritt auf, wenn das Modell zu gut an die Trainingsdaten angepasst ist und dadurch die Fähigkeit verliert, auf neue Daten zu generalisieren. Methoden zur Bekämpfung von Overfitting:

• Regularisierung — Hinzufügen einer Strafe zur Verlustfunktion für die Komplexität des Modells. Zum Beispiel verringern L1 (Lasso) und L2 (Ridge) Regularisierungen die Gewichte der Parameter, um eine Überkomplexität zu vermeiden.

• Frühes Stoppen — das Training abbrechen, wenn der Fehler auf dem Validierungsdatensatz zu steigen beginnt.

• Kreuzvalidierung — hilft, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu bewerten und die optimalen Hyperparameter zu wählen.

• Datenaugmentation — zusätzliche Trainingsbeispiele erstellen, um die Vielfalt der Daten zu erhöhen.

• Dropout (für neuronale Netze) — zufälliges Deaktivieren von Neuronen während des Trainings, um die Abhängigkeit von bestimmten Merkmalen zu verringern.

• Verringerung der Modellkomplexität — Wahl eines einfacheren Modells mit weniger Parametern.

Beispiel für L2-Regularisierung in der Verlustfunktion:

( Loss = Loss_{original} + \lambda \sum w_i^2 )

wobei ( \lambda ) der Regularisierungskoeffizient ist, ( w_i ) die Gewichte des Modells.