Какие методы регуляризации применимы к нейросетям?

Для регуляризации нейросетей применяются следующие методы:

• Dropout — случайное отключение нейронов во время обучения, что предотвращает переобучение.
• L1 и L2 регуляризация — добавление штрафа к функции потерь за большие веса (L1 способствует разреженности, L2 — сглаживанию).
• Раннее прекращение (Early stopping) — остановка обучения, когда ошибка на валидационном наборе начинает расти.
• Batch Normalization — нормализация входов каждого слоя, что стабилизирует и ускоряет обучение.
• Аугментация данных — искусственное увеличение обучающей выборки для повышения обобщающей способности.

Эти методы помогают модели лучше обобщать и избегать переобучения.