Kokios kitos metodikos egzistuoja kovojant su per dideliu mokymusi, išskyrus dropout?

Be Dropout, yra ir kitų būdų kovoti su permokymu:

• L1 ir L2 reguliavimas — pridėti baudą prie nuostolių funkcijos už didelius modelio svorius, kas padeda išvengti per didelės sudėtingumo.
• Ankstyvas sustojimas (Early Stopping) — sustabdyti mokymą, kai kokybė validacijos rinkinyje nebepagerėja.
• Duomenų didinimas (Data Augmentation) — kurti papildomus mokymo pavyzdžius, pvz., naudojant vaizdų transformacijas.
• Modelio sudėtingumo mažinimas — sumažinti parametrų ar sluoksnių skaičių, kad modelis negalėtų pernelyg tiksliai prisitaikyti prie triukšmo.
• Kryžminė validacija — padeda pasirinkti modelio parametrus, kurie minimalizuoja per mokymą.
• Bagging ir ansambliai — sujungti kelis modelius, kad sumažintume per mokymą.

Pavyzdys L2 reguliavimo Python kalba naudojant sklearn:

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