Ce metode de regularizare sunt aplicabile rețelelor neuronale?

Pentru regularizarea rețelelor neuronale, se aplică următoarele metode:

• Dropout — dezactivarea aleatorie a neuronilor în timpul antrenamentului, ceea ce previne supraînvățarea.
• Regularizare L1 și L2 — adăugarea unei penalizări la funcția de pierdere pentru greutăți mari (L1 favorizează dispersia, L2 netezește).
• Oprirea timpurie (Early stopping) — oprirea antrenamentului când eroarea pe setul de validare începe să crească.
• Normalizarea pe loturi (Batch Normalization) — normalizarea intrărilor fiecărui strat, ceea ce stabilizează și accelerează antrenamentul.
• Augmentarea datelor — creșterea artificială a setului de date de antrenament pentru a îmbunătăți capacitatea de generalizare.

Aceste metode ajută modelul să generalizeze mai bine și să evite supraînvățarea.