При обучении нейронной сети на данных для задачи классификации модель показывает отличные результаты на обучающей выборке, но плохо справляется с новыми данными. Это указывает на проблему переобучения. Какой метод лучше всего использовать для предотвращения переобучения в нейронной сети?
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Варианты ответа:
- увеличение количества слоев в нейронной сети, так как это улучшит способность модели к обучению
- использование регуляризации, так как это позволит уменьшить сложность модели
- увеличение количества данных в обучающей выборке, так как это решает проблему переобучения
Ответ будет доступен после оплаты