Welche Regularisierungsmethoden sind auf neuronale Netze anwendbar?

Zur Regularisierung neuronaler Netze werden folgende Methoden angewendet:

• Dropout — zufälliges Abschalten von Neuronen während des Trainings, um Überanpassung zu verhindern.
• L1- und L2-Regularisierung — Hinzufügen einer Strafe zur Verlustfunktion für große Gewichte (L1 fördert Sparsamkeit, L2 glättet).
• Frühes Stoppen (Early stopping) — Training beenden, wenn der Fehler auf dem Validierungsdatensatz zu steigen beginnt.
• Batch-Normalisierung — Normalisierung der Eingänge jeder Schicht, was das Training stabilisiert und beschleunigt.
• Datenaugmentation — künstliche Vergrößerung des Trainingsdatensatzes zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit.

Diese Methoden helfen dem Modell, besser zu generalisieren und Überanpassung zu vermeiden.