Веб-компания обучает модель глубокого обучения для многоклассовой классификации и видит 90% точности на обучающих данных, но только 70% на тестовых данных (переобучение). Чтобы максимизировать точность на валидационных и тестовых наборах перед развертыванием, какое действие, скорее всего, поможет модели лучше обобщать?

Переобучение (overfitting) означает, что модель хорошо запомнила обучающие данные, но плохо обобщает на новые, невидимые данные. L1 и L2 регуляризация помогают предотвратить переобучение, добавляя штраф к функции потерь за большие веса, что способствует созданию более простых моделей. Dropout случайным образом отключает часть нейронов во время обучения, заставляя модель быть менее зависимой от конкретных нейронов и улучшая ее способность к обобщению. Увеличение случайности при формировании мини-пакетов не решает проблему переобучения напрямую. Выделение большей части данных для обучения может усугубить переобучение, так как модель будет иметь еще больше данных для запоминания. Уменьшение размера сети может помочь, но регуляризация и dropout являются более целенаправленными и эффективными методами борьбы с переобучением.