Jakie inne metody walki z przeuczeniem oprócz dropoutu istnieją?

Oprócz dropout, istnieją inne metody walki z nadmiernym dopasowaniem:

• Regularyzacja L1 i L2 — dodanie kary do funkcji straty za duże wagi modelu, co pomaga uniknąć nadmiernej złożoności.
• Wczesne zatrzymanie (Early Stopping) — zatrzymanie treningu, gdy jakość na zbiorze walidacyjnym przestaje się poprawiać.
• Augmentacja danych (Data Augmentation) — tworzenie dodatkowych przykładów treningowych, np. za pomocą transformacji obrazów.
• Zmniejszenie złożoności modelu — zmniejszenie liczby parametrów lub warstw, aby model nie mógł zbyt dokładnie dopasować się do szumu.
• Walidacja krzyżowa — pomaga wybrać parametry modelu minimalizujące nadmierne dopasowanie.
• Bagging i ensemble — łączenie kilku modeli w celu zmniejszenia nadmiernego dopasowania.

Przykład regularyzacji L2 w Pythonie z użyciem sklearn:

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