Ի՞նչ այլ մեթոդներ կան հագեցած ուսուցումից խուսափելու համար, բացի dropout-ից։

Dropout- ից բացի, կան նաև այլ մեթոդներ՝ ավելորդ ուսուցումից խուսափելու համար՝

• L1 և L2 կանոնավորում — ավելացնել պատժամիջոց կորուստային ֆունկցիային՝ մեծ քաշերի համար, ինչը օգնում է խուսափել չափազանց բարդությունից:
• Արագ կանգառ (Early Stopping) — ուսուցումը դադարեցնել, երբ վավերական հավաքածուի որակը դադարեց բարելավվել:
• Տվյալների ավելացում (Data Augmentation) — ավելացնել լրացուցիչ ուսուցողական օրինակներ, օրինակ՝ պատկերների փոխակերպումների միջոցով:
• Մոդելի բարդությունը նվազեցնել — նվազեցնել պարամետրերի կամ շերտերի քանակը, որպեսզի մոդելը չկարողանա չափազանց ճշգրիտ հարմարվել աղմուկին:
• Կրոս-վալիդացիա — օգնում է ընտրել մոդելի պարամետրերը, որոնք նվազեցնում են ավելորդ ուսուցումը:
• Bagging և ensemble մեթոդներ — միավորել մի քանի մոդելներ՝ ավելորդ ուսուցումը նվազեցնելու համար:

Python-ում sklearn օգտագործելով L2 կանոնավորումը՝

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