Производительность валидации простой нейронной сети сначала улучшается, но затем ухудшается после определённого количества эпох. Какие из следующих изменений помогут предотвратить это ухудшение? (Выберите два.)

Ухудшение производительности валидации после определённого количества эпох указывает на переобучение модели. Ранняя остановка (early stopping) — это метод регуляризации, который прекращает обучение, когда производительность на валидационном наборе данных перестаёт улучшаться, предотвращая переобучение. Увеличение dropout rates также является эффективным методом регуляризации. Dropout случайным образом отключает нейроны во время обучения, заставляя сеть учиться более надёжным признакам и уменьшая зависимость от отдельных нейронов, тем самым снижая переобучение. Добавление слоёв или увеличение нейронов может усугубить переобучение, а уменьшение смещения (model bias) относится к недообучению, а не к переобучению.