Millised teised meetodid on olemas üleõppimise vastu võitlemiseks peale dropout'i?

Lisaks Dropout'ilele on olemas ka teisi meetodeid üleõppimise vastu võitlemiseks:

• L1 ja L2 regulatsioon — lisada kaotusfunktsioonile karistus suurte mudeli kaalude eest, mis aitab vältida liigset keerukust.
• Varajane lõpetamine (Early Stopping) — peatada treening, kui valideerimiskogumi kvaliteet ei parane enam.
• Andmete suurendamine (Data Augmentation) — luua täiendavaid treeningnäiteid, näiteks piltide transformatsioonide abil.
• Mudelise keerukuse vähendamine — vähendada parameetrite või kihtide arvu, et mudel ei saaks liiga täpselt müra kohandada.
• Ristvalideerimine — aitab valida mudeli parameetreid, mis vähendavad üleõppimist.
• Bagging ja ansambelmeetodid — ühendades mitu mudelit, saab vähendada üleõppimist.

Pythonis sklearn kasutades näide L2 regulatsioonist:

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