Milyen más módszerek léteznek a túlillesztés elleni küzdelemre a dropout mellett?

A dropout mellett léteznek más módszerek is a túlillesztés elleni küzdelemre:

• L1 és L2 regularizáció — súlyok nagy értékeire büntetés hozzáadása a veszteségfüggvényhez, ami segít elkerülni a túlzott komplexitást.
• Korai megállítás (Early Stopping) — a tanítás leállítása, amikor a validációs készleten elért eredmény nem javul tovább.
• Adatnövelés (Data Augmentation) — további példák létrehozása, például képek transzformációjával.
• A modell összetettségének csökkentése — a paraméterek vagy rétegek számának csökkentése, hogy a modell ne tudjon túl pontosan alkalmazkodni a zajhoz.
• Keresztvalidáció — segít kiválasztani azokat a paramétereket, amelyek minimalizálják a túlillesztést.
• Bagging és ensemble módszerek — több modell egyesítése a túlillesztés csökkentése érdekében.

Pythonban sklearn használatával L2 regularizáció példája:

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