Dropoutтан башка overfitting менен күрөшүүнүн башка кандайча ыкмалары бар?

Dropoutтон тышкары, ашыкча үйрөнүүнү алдын алуу үчүн башка ыкмалар да бар:

• L1 жана L2 Регуляризациясы — моделдин салмактары чоң болгон сайын жаза кошуу, бул ашыкча кыйынчылыктан сактайт.
• Эрте токтотуу (Early Stopping) — текшерүү топтогундагы сапат жакшырбай калганда үйрөнүүнү токтотуу.
• Маалыматтарды көбөйтүү (Data Augmentation) — сүрөттөрдүн трансформациялары аркылуу кошумча үйрөнүү мисалдарын түзүү.
• Моделдин татаалдыгын азайтуу — параметрлердин же катмардын санын кыскартып, моделдин шуу менен өтө жакындашуусун алдын алуу.
• Кросс-валидация — ашыкча үйрөнүүнү минималдаштыруучу параметрлерди тандоого жардам берет.
• Bagging жана ансамблдөө — бир нече моделдерди бириктирүү аркылуу ашыкча үйрөнүүнү азайтуу.

Pythonда sklearn колдонуп L2 регуляризациясынын мисалы:

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