¿Qué métodos de regularización son aplicables a las redes neuronales?

Para regularizar redes neuronales, se aplican los siguientes métodos:

• Dropout — apagar aleatoriamente neuronas durante el entrenamiento, lo que previene el sobreajuste.
• Regularización L1 y L2 — añadir una penalización a la función de pérdida por pesos grandes (L1 fomenta la dispersión, L2 suaviza).
• Detención temprana (Early stopping) — detener el entrenamiento cuando el error en el conjunto de validación empieza a crecer.
• Normalización por lotes (Batch Normalization) — normalizar las entradas de cada capa, lo que estabiliza y acelera el entrenamiento.
• Aumentación de datos — incrementar artificialmente la cantidad de datos de entrenamiento para mejorar la capacidad de generalización.

Estos métodos ayudan al modelo a generalizar mejor y a evitar el sobreajuste.