Sie haben ein Bildklassifizierungsmodell trainiert und stellen Anzeichen von Overfitting fest: 99 % Trainingsgenauigkeit, aber nur 75 % Testgenauigkeit. Welche Änderung sollten Sie vornehmen und warum?

Die Erhöhung der Dropout-Rate in der Flatten-Schicht ist korrekt, da ein hoher Trainings- und niedriger Test-Score ein klares Zeichen für Overfitting ist. Overfitting bedeutet, dass das Modell die Trainingsdaten zu genau gelernt hat und Schwierigkeiten hat, auf neue, ungesehene Daten zu generalisieren. Dropout ist eine Regularisierungstechnik, die zufällig eine bestimmte Anzahl von Neuronen während des Trainings deaktiviert, was das Modell zwingt, robustere und weniger spezifische Merkmale zu lernen, wodurch die Generalisierungsfähigkeit verbessert wird. Das Erhöhen der Lernrate ist falsch, da dies eher zu Instabilität im Training führen oder das Überspringen des optimalen Minimums verursachen könnte, anstatt Overfitting zu beheben. Das Erhöhen der Dimensionalität der Dense-Schicht würde die Modellkomplexität weiter erhöhen, was das Overfitting-Problem verschärfen würde. Das Erhöhen der Anzahl der Epochen wäre ebenfalls kontraproduktiv, da das Modell bereits überangepasst ist und weiteres Training das Overfitting nur verstärken würde.