Welke andere methoden om overfitting te voorkomen, naast dropout, bestaan er?

Naast Dropout zijn er andere methoden om overfitting te bestrijden:

• L1- en L2-regulatie — het toevoegen van een straf aan de verliesfunctie voor grote gewichten van het model, wat helpt om overmatige complexiteit te voorkomen.
• Vroegtijdig stoppen (Early Stopping) — stoppen met trainen wanneer de kwaliteit op de validatie set niet meer verbetert.
• Data Augmentatie — het creëren van extra trainingsvoorbeelden, bijvoorbeeld door transformaties van afbeeldingen.
• Vermindering van de modelcomplexiteit — het verminderen van het aantal parameters of lagen, zodat het model niet te nauwkeurig op ruis kan afstemmen.
• Cross-validatie — helpt bij het kiezen van modelparameters die overfitting minimaliseren.
• Bagging en ensemble methoden — het combineren van meerdere modellen om overfitting te verminderen.

Voorbeeld van L2-regulatie in Python met sklearn:

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