 Suggérer un moyen d'empêcher le surajustement d'un modèle d'apprentissage en profondeur.
L'un des meilleurs moyens d'éviter le surajustement dans un modèle d'apprentissage en profondeur consiste à utiliser des techniques de régularisation. Les techniques de régularisation ajoutent des contraintes au modèle, telles que la limitation de la taille des poids et du nombre de couches utilisées. Cela limite la complexité du modèle et l'empêche d'apprendre sur le bruit dans les données. D'autres techniques telles que l'arrêt précoce, l'augmentation des données et l'abandon peuvent également être utilisées pour éviter le surajustement.