Dropout dışında aşırı öğrenmeyi önlemek için başka hangi yöntemler var?

Dropout dışında aşırı öğrenmeyi önlemek için başka yöntemler de vardır:

• L1 ve L2 Düzenleme — modelin büyük ağırlıklarına ceza ekleyerek aşırı karmaşıklıktan kaçınmaya yardımcı olur.
• Erken Durdurma (Early Stopping) — doğrulama setinde performans iyileşmeyi durdurduğunda eğitimi durdurmak.
• Veri Artırımı (Data Augmentation) — görüntü dönüşümleri gibi ek eğitim örnekleri oluşturmak.
• Modelin karmaşıklığını azaltma — parametre veya katman sayısını azaltmak, böylece model gürültüye çok iyi uyum sağlayamaz.
• Çapraz Doğrulama — aşırı öğrenmeyi minimize eden model parametrelerini seçmeye yardımcı olur.
• Bagging ve Ansamblleme — birkaç modeli birleştirerek aşırı öğrenmeyi azaltmak.

Python'da sklearn kullanarak L2 düzenlemesine örnek:

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