Что такое переобучение (overfitting), и какие методы можно применить, чтобы его избежать?
При переобучении модель слишком хорошо «заучивает» тренировочные данные и, следовательно, плохо предсказывает на новых данных, которые ещё не «видела». Чтобы снизить риск overfitting, можно сделать следующее:
✔️Определить критерии ранней остановки: например, вы можете прекратить обучение, если результаты модели на валидационных данных не улучшаются в течение заданного числа эпох.
✔️Взять более простую модель с меньшим числом параметров.
✔️Добавить регуляризацию (например, L1 и L2).
✔️Выбрать наиболее информативные признаки, чтобы снизить шум.
✔️Использовать ансамблевые методы, которые объединяют «слабые» модели для получения более точных результатов.
✔️Увеличить набор входных данных (если возможно).
При переобучении модель слишком хорошо «заучивает» тренировочные данные и, следовательно, плохо предсказывает на новых данных, которые ещё не «видела». Чтобы снизить риск overfitting, можно сделать следующее:
✔️Определить критерии ранней остановки: например, вы можете прекратить обучение, если результаты модели на валидационных данных не улучшаются в течение заданного числа эпох.
✔️Взять более простую модель с меньшим числом параметров.
✔️Добавить регуляризацию (например, L1 и L2).
✔️Выбрать наиболее информативные признаки, чтобы снизить шум.
✔️Использовать ансамблевые методы, которые объединяют «слабые» модели для получения более точных результатов.
✔️Увеличить набор входных данных (если возможно).