Quali altri metodi esistono per combattere l'overfitting oltre al dropout?

Oltre al dropout, ci sono altri metodi per combattere il sovraccarico:

• Regolarizzazione L1 e L2 — aggiungere una penalità alla funzione di perdita per pesi grandi del modello, aiutando a evitare una complessità eccessiva.
• Early Stopping — fermare l'addestramento quando la qualità sul set di validazione smette di migliorare.
• Aumento dei dati (Data Augmentation) — creare esempi di addestramento aggiuntivi, ad esempio tramite trasformazioni delle immagini.
• Riduzione della complessità del modello — diminuire il numero di parametri o di strati, affinché il modello non possa adattarsi troppo al rumore.
• Validazione incrociata — aiuta a scegliere i parametri del modello che minimizzano il sovraccarico.
• Bagging e ensemble — combinare più modelli per ridurre il sovraccarico.

Esempio di regolarizzazione L2 in Python usando sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — coefficiente di regolarizzazione L2
model.fit(X_train, y_train)