Quelles méthodes de régularisation sont applicables aux réseaux neuronaux?

Pour régulariser les réseaux neuronaux, on applique les méthodes suivantes:

• Dropout — désactiver aléatoirement des neurones pendant l'entraînement, ce qui empêche le surapprentissage.
• Régularisation L1 et L2 — ajouter une pénalité à la fonction de perte pour de grands poids (L1 favorise la sparsité, L2 la lissage).
• Arrêt précoce (Early stopping) — arrêter l'entraînement lorsque l'erreur sur le jeu de validation commence à augmenter.
• Normalisation par lot (Batch Normalization) — normaliser les entrées de chaque couche, ce qui stabilise et accélère l'apprentissage.
• Augmentation des données — augmenter artificiellement la taille de l'ensemble d'entraînement pour améliorer la capacité de généralisation.

Ces méthodes aident le modèle à mieux généraliser et à éviter le surapprentissage.