Welke regularisatiemethoden zijn toepasbaar op neurale netwerken?

Voor het reguleren van neurale netwerken worden de volgende methoden toegepast:

• Dropout — willekeurig neuronen uitschakelen tijdens training, wat overfitting voorkomt.
• L1 en L2 regularisatie — een straf toevoegen aan de verliesfunctie voor grote gewichten (L1 bevordert sparserie, L2 verzacht).
• Vroegtijdig stoppen (Early stopping) — stoppen met trainen wanneer de fout op de validatiegegevens begint te stijgen.
• Batch Normalization — normaliseren van de inputs van elke laag, wat het trainen stabiliseert en versnelt.
• Data-augmentatie — kunstmatig vergroten van de trainingsset om de generalisatiecapaciteit te verbeteren.

Deze methoden helpen het model beter te generaliseren en overfitting te voorkomen.