ЯсноПонятно24

Регуляризация: добавление штрафа за сложность модели в функцию потерь, чтобы предотвратить излишнее подгонку модели под обучающие данные.

Кросс-валидация: разделение обучающего набора данных на несколько частей для обучения и валидации модели на разных подмножествах данных.

Уменьшение сложности модели: использование более простых моделей с меньшим числом параметров для избежания переобучения.

Добавление данных: увеличение размера обучающего набора данных для улучшения обобщающей способности модели.

Использование ранней остановки: прекращение обучения модели, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает увеличиваться.

Dropout: случайное отключение нейронов во время обучения нейронных сетей для уменьшения переобучения.

Ансамблирование: комбинирование нескольких моделей для улучшения обобщающей способности и предотвращения переобучения.