Глубокая сеть TensorFlow хорошо подходит для обучающих данных, но плохо обобщает новые данные. Какой метод может уменьшить переобучение?

Методы Dropout (выключение нейронов) являются эффективным способом уменьшения переобучения в глубоких нейронных сетях. Они работают, случайным образом отключая часть нейронов (и их соединений) во время каждой итерации обучения. Это заставляет сеть быть менее зависимой от конкретных нейронов и учиться более устойчивым признакам, что улучшает её способность к обобщению на новые, ранее не виденные данные. Многопоточность (Multithreading) — это метод оптимизации производительности, а не способ борьбы с переобучением. Сериализация (Serialization) — это процесс преобразования объекта в последовательность байтов для хранения или передачи, не связанный с переобучением. Уменьшение размерности (Dimensionality reduction) может помочь в некоторых случаях, но методы Dropout более целенаправленно борются с переобучением в глубоких сетях.