Quali metodi di regolarizzazione sono applicabili alle reti neurali?

Per regolarizzare le reti neurali, vengono applicati i seguenti metodi:

• Dropout — disattivare casualmente i neuroni durante l'addestramento, prevenendo l'overfitting.
• Regolarizzazione L1 e L2 — aggiungere una penalità alla funzione di perdita per pesi grandi (L1 favorisce la sparsità, L2 la smussatura).
• Early stopping — interrompere l'addestramento quando l'errore sul set di validazione inizia a crescere.
• Normalizzazione del batch (Batch Normalization) — normalizzare gli ingressi di ogni strato, stabilizzando e accelerando l'addestramento.
• Aumento dei dati — aumentare artificialmente la quantità di dati di addestramento per migliorare la capacità di generalizzazione.

Questi metodi aiutano il modello a generalizzare meglio ed evitare l'overfitting.