Jakie metody regularyzacji są stosowane w sieciach neuronowych?

Do regularyzacji sieci neuronowych stosuje się następujące metody:

• Dropout — losowe wyłączanie neuronów podczas treningu, co zapobiega nadmiernemu dopasowaniu.
• Regularyzacja L1 i L2 — dodanie kary do funkcji straty za duże wagi (L1 sprzyja rzadkości, L2 wygładza).
• Wczesne zatrzymanie (Early stopping) — zatrzymanie treningu, gdy błąd na zbiorze walidacyjnym zaczyna rosnąć.
• Normalizacja partii (Batch Normalization) — normalizacja wejść do każdej warstwy, co stabilizuje i przyspiesza trening.
• Augmentacja danych — sztuczne zwiększanie zbioru treningowego w celu poprawy zdolności generalizacji.

Metody te pomagają modelowi lepiej generalizować i unikać nadmiernego dopasowania.