Quelles autres méthodes existent pour lutter contre le surapprentissage en dehors de la chute?

En plus de la chute, il existe d'autres méthodes pour lutter contre le surapprentissage :

• Régularisation L1 et L2 — ajouter une pénalité à la fonction de perte pour les poids importants du modèle, ce qui aide à éviter une complexité excessive.
• Arrêt précoce (Early Stopping) — arrêter l'entraînement lorsque la qualité sur le jeu de validation cesse de s'améliorer.
• Augmentation des données (Data Augmentation) — créer des exemples d'entraînement supplémentaires, par exemple, à l'aide de transformations d'images.
• Réduction de la complexité du modèle — diminuer le nombre de paramètres ou de couches, pour que le modèle ne puisse pas s'ajuster trop précisément au bruit.
• Validation croisée — aide à choisir les paramètres du modèle qui minimisent le surapprentissage.
• Bagging et assemblage — combiner plusieurs modèles pour réduire le surapprentissage.

Exemple de régularisation L2 en Python avec sklearn :

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — coefficient de régularisation L2
model.fit(X_train, y_train)