Aké metódy boja s pretrénovaním existujú v neurónových sieťach?

Na boj s preučením (overfitting) v neurónových sieťach sa používajú nasledujúce metódy:

• Regularizácia: pridanie trestu k funkcii straty, napríklad L1 alebo L2 regularizácia, na obmedzenie zložitosti modelu.
• Dropout: náhodné vypnutie časti neurónov počas tréningu, čo zabraňuje nadmernému závislosti od určitých znakov.
• Skoré zastavenie (Early stopping): zastavenie tréningu, keď chyba na validačnom súbore začne rásť.
• Zväčšenie dát (Data augmentation): vytváranie ďalších tréningových príkladov pomocou transformácií pôvodných dát.
• Zníženie zložitosti modelu: zníženie počtu vrstiev alebo neurónov, aby sa model nemohol príliš presne prispôsobiť tréningovým dátam.
• Použitie krížovej validácie: pre objektívnejšie hodnotenie modelu a výber optimálnych hyperparametrov.

Príklad použitia Dropout v Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dropout(0.5),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])