1. Пересмотреть архитектуру сети: Иногда нейронная сеть может быть переобучена из-за излишнего количества параметров или слоев. Попробуйте изменить архитектуру сети, уменьшив количество слоев или параметров.
2. Регуляризация: Используйте методы регуляризации, такие как L1 или L2 регуляризация, чтобы предотвратить переобучение. Эти методы помогут уменьшить веса сети и улучшить ее обобщающую способность.
3. Добавление дополнительных данных: Чем больше данных у вас есть для обучения сети, тем лучше. Добавление дополнительных данных может помочь уменьшить переобучение и улучшить обобщающую способность сети.
4. Использование аугментации данных: Аугментация данных - это процесс искусственного увеличения обучающего набора данных путем применения различных преобразований, таких как повороты, сдвиги, изменения контрастности и т. д. Это поможет сети обучаться на разнообразных данных и предотвратить переобучение.
5. Задержка обучения: Попробуйте уменьшить скорость обучения сети или использовать методы уменьшения скорости обучения по ходу обучения (например, learning rate decay). Это поможет сети находить лучшие локальные минимумы и предотвратить переобучение.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете успешно переобучить нейронную сеть и улучшить ее обобщающую способность.