Koje druge metode postoje za borbu protiv prekomernog učenja osim dropout-a?

Поред Dropout-а, постоје и други методи за борбу против пренаглашавања:

• L1 и L2 регуларизација — додавање казне функцији губитка за велике тежине модела, што помаже да се избегне претерана сложеност.
• Рано заустављање (Early Stopping) — заустављање тренинга када квалитет на валидационом скупу престане да се побољшава.
• Додавање података (Data Augmentation) — креирање додатних примера за обуку, нпр. коришћењем трансформација слика.
• Смањење сложености модела — смањење броја параметара или слојева, како би модел не могао превише прецизно да се прилагоди шуму.
• Крос-валидација — помаже у избору параметара модела који минимизирају пренаглашавање.
• Bagging и ансамблирање — обједињавање више модела за смањење пренаглашавања.

Пример L2 регуларизације у Python-у са sklearn:

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