Способы борьбы с переобучением в сверточных сетях:
Выберите один или несколько ответов:
• а. Добавить регуляризацию или DropOut
• b. Все вышеперечисленное
• с. Использовать аугментации
• d. Использовать меньше данных в процессе обучения

Другие предметы Колледж Переобучение в машинном обучении анализ данных колледж переобучение сверточные сети регуляризация DropOut аугментации меньше данных Новый

Переобучение (overfitting) — это ситуация, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, что приводит к плохой обобщающей способности на новых, невидимых данных. В случае сверточных нейронных сетей (CNN) существует несколько способов борьбы с переобучением. Рассмотрим предложенные варианты:

• а. Добавить регуляризацию или DropOut

  Регуляризация помогает уменьшить переобучение, добавляя штраф за сложные модели. DropOut — это техника, при которой случайным образом отключаются нейроны во время обучения, что заставляет модель учиться более устойчивым признакам, а не зависеть от конкретных нейронов.

• b. Все вышеперечисленное

  Этот вариант подразумевает, что все перечисленные методы могут быть использованы для борьбы с переобучением. Мы рассмотрим это далее.

• с. Использовать аугментации

  Аугментация данных — это метод увеличения объема обучающей выборки путем создания вариаций исходных данных (например, повороты, сдвиги, изменения яркости). Это помогает модели лучше обобщать и уменьшает риск переобучения.

• d. Использовать меньше данных в процессе обучения

  Этот вариант не является корректным способом борьбы с переобучением. Наоборот, использование большего объема данных обычно помогает улучшить обобщающую способность модели.

Таким образом, правильные ответы на вопрос о способах борьбы с переобучением в сверточных сетях — это варианты а, b и с. Использование регуляризации, DropOut и аугментации данных является эффективными методами, тогда как использование меньше данных не является правильным подходом.