Aké metódy boja s pretrénovaním existujú a ako fungujú?

Pretrénovanie (overfitting) nastáva, keď sa model príliš dobre prispôsobí tréningovým dátam a stratí schopnosť generalizovať na nové dáta. Metódy na boj s pretrénovaním:

• Regularizácia — pridanie trestu k funkcii straty za zložitosť modelu. Napríklad, L1 (Lasso) a L2 (Ridge) regularizácie znižujú váhy parametrov, čím zabraňujú nadmernému zložitosti.

• Včasné zastavenie — zastavenie tréningu, keď sa chyba na validačnom súbore začne zvyšovať.

• Krížová validácia — pomáha odhadnúť schopnosť modelu generalizovať a vybrať optimálne hyperparametre.

• Zväčšenie dát (Data augmentation) — vytváranie ďalších tréningových príkladov na zvýšenie rozmanitosti dát.

• Dropout (pre neurónové siete) — náhodné vypínanie častí neurónov počas tréningu, čo znižuje závislosť od konkrétnych znakov.

• Zníženie zložitosti modelu — výber jednoduchšieho modelu s menším počtom parametrov.

Príklad L2 regularizácie v funkcii straty:

( Loss = Loss_{pôvodný} + \lambda \sum w_i^2 )

dekde ( \lambda ) je koeficient regularizácie, ( w_i ) sú váhy modelu.