Aké ďalšie metódy boja proti pretrénovaniu okrem dropout existujú?

Okrem Dropoutu existujú aj ďalšie metódy boja proti preučeniu:

• L1 a L2 regulácia — pridanie trestu k funkcii straty za veľké váhy modelu, čo pomáha vyhnúť sa nadmernej zložitosti.
• Včasné zastavenie (Early Stopping) — zastavenie tréningu, keď sa kvalita na validačnom súbore prestane zlepšovať.
• Zväčšenie dát (Data Augmentation) — vytváranie ďalších tréningových príkladov, napríklad pomocou transformácií obrázkov.
• Zníženie zložitosti modelu — zníženie počtu parametrov alebo vrstiev, aby sa model nemohol príliš presne prispôsobiť šumu.
• Krížová validácia — pomáha vybrať parametre modelu, ktoré minimalizujú preučovanie.
• Bagging a ansámblovanie — spájanie viacerých modelov na zníženie preučovania.

Príklad L2 regulácie v Pythone s použitím sklearn:

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