Milyen regularizációs módszerek alkalmazhatók a neurális hálózatokra?

A neurális hálók regularizálására a következő módszereket alkalmazzák:

• Dropout — véletlenszerűen kikapcsolni neuronokat az edzés során, ez megakadályozza a túlillesztést.
• L1 és L2 regularizáció — súlyokra adott büntetés hozzáadása a veszteségfüggvényhez (L1 a ritkaságot, L2 a simaságot ösztönzi).
• Korai megállítás (Early stopping) — az edzést akkor leállítani, amikor a validációs készlet hibája kezd növekedni.
• Batch normalizáció — minden réteg bemeneteinek normalizálása, ami stabilizálja és gyorsítja az edzést.
• Adatnövelés — mesterségesen növelni az edzésadatok számát a jobb általánosítás érdekében.

Ezek a módszerek segítenek a modellnek jobban általánosítani és elkerülni a túlillesztést.