تکنیک های جلوگیری از اضافه کردن در یادگیری ماشین را توصیف کنید
چند روش وجود دارد که می تواند برای جلوگیری از فرعی شدن مدل ها در مدل های یادگیری ماشین استفاده شود. فرعی شدن زمانی رخ می دهد که یک مدل بیش از حد به خوبی بر روی داده های آموزشی آموزش داده شود و در نتیجه عملکرد ضعیف در هنگام استفاده از مدل به داده های جدید حاصل می شود. در اینجا برخی از تکنیک های رایج برای مقابله با فرعی شدن هستند: 1. اعتباربخشی متقابل: این شامل تقسیم داده ها به زیر مجموعه های مختلف و سپس آموزش مدل در یک زیر مجموعه در حالی که آن را در یک مجموعه دیگر آزمایش می کند. با اعتباربخشی مدل بر روی زیر مجموعه های مختلف داده ها، می توان اطمینان حاصل کرد که مدل به خوبی تعمیم می یابد و فرعی نمی شود. 2. تنظیم سازی: این روش شامل اضافه کردن یک مجازات به عملکرد هزینه مدل است که باعث کاهش وزن های بزرگ می شود و بنابراین جلوگیری از متناسب شدن مدل با پارامترهای آموزشی بیش از حد می شود. 3. توقف فرعی شدن