Ce alte metode de combatere a supraînvățării, în afară de dropout, există?

Pe lângă dropout, există și alte metode de combatere a supraînvățării:

• Regularizare L1 și L2 — adăugarea unei penalizări la funcția de pierdere pentru greutățile mari ale modelului, ceea ce ajută la evitarea unei complexități excesive.
• Oprirea timpurie (Early Stopping) — oprirea antrenamentului atunci când calitatea pe setul de validare nu se mai îmbunătățește.
• Augmentarea datelor (Data Augmentation) — crearea de exemple suplimentare de antrenament, de exemplu, prin transformări ale imaginilor.
• Reducerea complexității modelului — scăderea numărului de parametri sau straturi, pentru ca modelul să nu se potrivească prea precis zgomotului.
• Validarea încrucișată — ajută la alegerea parametrilor modelului care minimizează supraînvățarea.
• Bagging și ansamblare — combinarea mai multor modele pentru reducerea supraînvățării.

Exemplu de regularizare L2 în Python cu sklearn:

from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=1.0)  # alpha — coeficient de regularizare L2
model.fit(X_train, y_train)