Сейчас используются различные методы для решения проблемы переобучения нейронных сетей. Например, самый эффективный из них - Dropout.

Главная идея **Dropout** — вместо обучения одной DNN обучить ансамбль нескольких DNN, а затем усреднить полученные результаты.
Сети для обучения получаются с помощью исключения из сети (dropping out) нейронов с вероятностью $p$, таким образом, вероятность того, что нейрон останется в сети, составляет $q=1-p$. “Исключение” нейрона означает, что при любых входных данных или параметрах он возвращает 0.
Исключенные нейроны не вносят свой вклад в процесс обучения ни на одном из этапов алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation); поэтому исключение хотя бы одного из нейронов равносильно обучению новой нейронной сети.

Регуляризация (англ. regularization) в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Чаще всего эта информация имеет вид штрафа за сложность модели.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence