Qanday boshqa usullar mavjudmi overfitting bilan kurashish uchun dropoutdan tashqari?

Dropoutdan tashqari, overfitting bilan kurashish uchun boshqa usullar ham mavjud:

• L1 va L2 Regulyarizatsiya — modelning katta vaznlariga jazoni qo'shish, bu ortiqcha murakkablikdan qochishga yordam beradi.
• Erta to'xtash (Early Stopping) — validatsiya to'plamida sifat yaxshilanmay qolganida treningni to'xtatish.
• Ma'lumotlarni ko'paytirish (Data Augmentation) — rasm transformatsiyalari yordamida qo'shimcha trening misollarini yaratish.
• Modelning murakkabligini kamaytirish — parametrlar yoki qatlamlar sonini kamaytirish, shunda model shovqinga juda moslashmaydi.
• Kross-validatsiya — ortiqcha o'rganishni minimallashtiradigan parametrlarni tanlashga yordam beradi.
• Bagging va ansambl qilish — bir nechta modellarni birlashtirish orqali overfittingni kamaytirish.

Sklearn yordamida Python'da L2 regulyarizatsiyasiga misol:

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