Как максимально улучшить архитектуру нейронной сети?

Для улучшения архитектуры нейронной сети можно использовать следующие методы:

• Аугментация. yandex.ru Позволяет расширить датасет за счёт уже имеющихся в нём элементов и «закалить» нейросеть к помехам и шумам. yandex.ru
• Дропаут. yandex.ru Специальная функция нейросетевых слоёв, которая во время обучения приравнивает значения какого-то процента нейронов слоя к нулю. yandex.ru Это помогает предотвратить переобучение нейросети. yandex.ru
• Батч-нормализация. yandex.ru Позволяет статистически приводить все батчи обучающей выборки к единому виду, чтобы нейросеть обучалась более последовательно и качественно. yandex.ru
• Уменьшение сложности или увеличение объёма данных. www.analyticsvidhya.com Если невозможно увеличить объём данных, то можно уменьшить сложность архитектуры нейронной сети, например, за счёт уменьшения количества скрытых слоёв или узлов. www.analyticsvidhya.com
• Регуляризация. www.analyticsvidhya.com Методы регуляризации L1 и L2 ограничивают обучение нейронных сетей и уменьшают переобучение. www.analyticsvidhya.com
• Автоматическая оптимизация структуры (ААОСТ). cyberleninka.ru Принцип метода в том, что создание структуры сети начинается не с промежуточного представления, а осуществляется добавлением узлов и связей для выборочного улучшения определённых фрагментов сети. cyberleninka.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий.