Kādi citi veidi ir pieejami, lai cīnītos ar pārapmācību, izņemot dropout?

Papildus Dropout, ir citas metodes, kā novērst pārapmācību:

• L1 un L2 regulārija — pievienot sodu zaudējumu funkcijai par lieliem modeļa svariem, kas palīdz izvairīties no pārāk lielas sarežģītības.
• Agrīna apturēšana (Early Stopping) — apturēt apmācību, kad kvalitāte validācijas kopā vairs neuzlabojas.
• Datu palielināšana (Data Augmentation) — radīt papildu apmācības piemērus, piemēram, ar attēlu transformācijām.
• Modeļa sarežģītības samazināšana — samazināt parametru vai slāņu skaitu, lai modelis nevarētu pārāk precīzi pielāgoties troksnim.
• Krosvalidācija — palīdz izvēlēties modeļa parametrus, kas minimizē pārapmācību.
• Bagging un ansambļošana — apvienot vairākus modeļus, lai samazinātu pārapmācību.

Python ar sklearn piemērs L2 regulārijai:

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