Si përdoren teknikat e harrimit katastrofik dhe rregullimit për të parandaluar mbipërshtatjen kur stërvitni modelet e të mësuarit të thellë?
Harrimi katastrofik është një fenomen ku pesha e një modeli të të mësuarit të thellë për një detyrë rivendoset ose rivendoset në një vlerë fikse sa herë që futet një detyrë e re. Teknikat e rregullësimit të tilla si braktisja, ndalimi i hershëm dhe rënia e peshës përdoren për të zvogëluar kompleksitetin e modelit duke shtuar terma shtesë në funksionin e kostos. Këto teknika parandalojnë parametat nga mbipërfshirja duke i shtyrë ato të qëndrojnë afër parametrave optimale. Regularizimi gjithashtu zvogëlon variancën e modelit dhe e ndihmon atë të gjeneralizojë më mirë në të dhënat e padukshme.