Ի՞նչ ռեգուլյարիզացիայի մեթոդներ են կիրառելի նեյրոնային ցանցերին:

Նեյրոնային ցանցերի կարգավորելու համար կիրառվում են հետևյալ մեթոդները՝

• Dropout — պատահական կերպով անջատել նյարդային նյարդերը ուսուցման ժամանակ, ինչը կանխում է գերագնահատումը:
• L1 և L2 կարգավորումներ — ավելացնել պատժամիջոց կորուստների ֆունկցիային մեծ քաշերի համար (L1 խթանում է հազվագյուտությունը, L2՝ հարթեցումը):
• Արագ կանգնեցում (Early stopping) — ուսուցումը դադարեցնել, երբ վավերական տվյալների սխալը սկսում է աճել:
• Batch Normalization — նորմալացնել յուրաքանչյուր շերտի մուտքերը, ինչը կայունացնում և արագացնում է ուսուցումը:
• Տվյալների ավելացում — արհեստականորեն մեծացնել ուսուցման հավաքածուն՝ բարելավելու ընդհանուր կարողությունը:

Այս մեթոդները օգնում են մոդելին ավելի լավ ընդհանուր պատկերացում կազմել և խուսափել գերագնահատումից։