Quali metodi esistono per combattere il sovraccarico e come funzionano?

L'overfitting si verifica quando il modello si adatta troppo bene ai dati di addestramento, perdendo la capacità di generalizzare a nuovi dati. Metodi per combattere l'overfitting:

• Regolarizzazione — aggiunta di una penalità alla funzione di perdita per la complessità del modello. Ad esempio, le regolarizzazioni L1 (Lasso) e L2 (Ridge) riducono i pesi dei parametri, prevenendo una sovraccarico di complessità.

• Early stopping — fermare l'addestramento quando l'errore sul set di validazione inizia a crescere.

• Validazione incrociata — aiuta a valutare la capacità di generalizzazione del modello e a scegliere gli iperparametri ottimali.

• Aumento dei dati (Data augmentation) — creare esempi di addestramento aggiuntivi per aumentare la diversità dei dati.

• Dropout (per reti neurali) — disattivare casualmente alcuni neuroni durante l'addestramento, riducendo la dipendenza da caratteristiche specifiche.

• Riduzione della complessità del modello — scegliere un modello più semplice con meno parametri.

Esempio di regolarizzazione L2 nella funzione di perdita:

( Loss = Loss_{originale} + \lambda \sum w_i^2 )

dove ( \lambda ) è il coefficiente di regolarizzazione, ( w_i ) sono i pesi del modello.