Содержание
Причины переобучения
Переобучение происходит, когда модель слишком точно соответствует тренировочным данным, но плохо обобщается на новых.
Основные причины:
- Сложная модель с большим количеством параметров
- Слишком много эпох обучения
- Маленький размер тренировочного набора данных
Методы борьбы
Регуляризация
Добавляет штрафы к сложным моделям во время обучения:
- L1/L2 регуляризация параметров
- Дропаут-слой
Остановка обучения
Останавливаем обучение, когда точность на валидационной выборке перестает расти.
Увеличение данных
Больше данных → меньше переобучение.
Уменьшение сложности
Используем простые модели, убираем лишние слои и параметры.
Вопросы и ответы
Вопрос: Как понять, что модель переобучена?
Ответ: По большой разнице метрик между тренировочным и тестовым наборами.
Вопрос: Какая регуляризация лучше, L1 или L2?
Ответ: Зависит от задачи. Обе полезны для борьбы с переобучением.
Надеюсь, эта информация поможет тебе лучше разобраться в проблеме переобучения нейронных сетей и способах с ним бороться. Успехов!