Ποια άλλα μέτρα κατά του υπερεκπαίδευσης υπάρχουν εκτός από το dropout;

Εκτός από το dropout, υπάρχουν και άλλες μέθοδοι για την καταπολέμηση του υπερπροσαρμογής:

• Κανονικοποίηση L1 και L2 — προσθέτοντας μια ποινή στη συνάρτηση απώλειας για μεγάλες βάρη του μοντέλου, που βοηθά στην αποφυγή υπερβολικής πολυπλοκότητας.
• Πρόωρος τερματισμός (Early Stopping) — διακοπή της εκπαίδευσης όταν η ποιότητα στο σύνολο επικύρωσης σταματά να βελτιώνεται.
• Αύξηση δεδομένων (Data Augmentation) — δημιουργία επιπλέον παραδειγμάτων εκπαίδευσης, π.χ. μέσω μετασχηματισμών εικόνων.
• Μείωση της πολυπλοκότητας του μοντέλου — μείωση του αριθμού των παραμέτρων ή των στρώσεων, ώστε το μοντέλο να μην μπορεί να προσαρμοστεί υπερβολικά στο θόρυβο.
• Διασταυρούμενη επικύρωση (Cross-validation) — βοηθά στην επιλογή των παραμέτρων του μοντέλου που ελαχιστοποιούν το υπερπροσαρμογή.
• Bagging και ensemble — συνδυασμός πολλαπλών μοντέλων για τη μείωση του υπερπροσαρμογής.

Παράδειγμα L2 κανονικοποίησης σε Python με sklearn:

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