Переобучение нейронной сети - это явление, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет способность обобщать на новые данные. Для избежания переобучения необходимо применять следующие методы:
1. Регуляризация. Добавление штрафа за большие веса в функцию потерь помогает предотвратить переобучение путем уменьшения сложности модели.
2. Dropout. Этот метод заключается в случайном обнулении выходов нейронов во время обучения. Это помогает избежать переобучения путем уменьшения взаимосвязей между нейронами.
3. Early stopping. Остановка обучения модели на раннем этапе, когда ошибка на валидационном наборе данных начинает увеличиваться, помогает избежать переобучения.
4. Кросс-валидация. Деление обучающего набора данных на несколько частей и обучение модели на разных подмножествах данных позволяет более точно оценить ее обобщающую способность.
5. Использование большего количества данных. Обучение модели на большем объеме данных помогает избежать переобучения за счет улучшения ее обобщающей способности.
Важно помнить, что переобучение может возникнуть при недостаточном количестве данных, слишком сложной модели или неправильно подобранных гиперпараметрах. Поэтому следует тщательно подходить к выбору методов предотвращения переобучения и контролировать процесс обучения модели.