Какие знаешь методы борьбы с переобучением нейронных моделей

1. Регуляризация (L1/L2) – добавление штрафа за большие веса.

   python

   Копировать

   model.add(Dense(64, kernel_regularizer=l2(0.01)))

2. Dropout – случайное отключение нейронов во время обучения.

   python

   Копировать

   model.add(Dropout(0.5))

3. Ранняя остановка – прекращение обучения при ухудшении валидационных метрик.

   python

   Копировать

   callbacks = [EarlyStopping(patience=3)]

4. Аугментация данных – искусственное увеличение обучающей выборки (для изображений, текстов и т.д.).

5. Batch Normalization – нормализация активаций между слоями.

   python

   Копировать

   model.add(BatchNormalization())

6. Уменьшение сложности модели – сокращение числа слоёв/нейронов.

7. Перекрёстная проверка – контроль качества на разных подвыборках.

8. Learning Rate Scheduling – адаптивное изменение скорости обучения.

Также полезны: ансамблирование, transfer learning, noise injection.