Torchにおいて過学習を回避する方法は何ですか。
- データ拡張：トレーニングデータをランダムに変形、切り取り、反転などして、データの多様性を増やし、特定サンプルへの依存度を減らし、過適合のリスクを下げる。
- モデル学習時に正則化項を導入し、L1正則化やL2正則化などでモデルパラメータのサイズを制限し、モデルをより単純化して過学習を防ぐ。
- 早期停止（Early Stopping）：監視モデルの検証セットでのパフォーマンスをチェックし、パフォーマンスが低下し始めた時点でトレーニングを停止することで、過学習を防ぐ。
- Dropout：訓練中に一部のニューロンをランダムにゼロにすることで、ニューロン間の依存関係を減らし、モデルの複雑さを低くし、過学習リスクを減らす。
- Batch Normalization：各バッチのデータを標準化することで、モデルの収束を加速し、勾配の消失や爆発問題を減少させ、過学習の可能性を低下させる。
- モデルの構造設計：モデルの構造を適切に設計し、過剰に複雑になるのを防ぐために、隠れ層の数量を減らしたり、隠れ層のニューロンの数量を減らすなどの方法でモデルの複雑さを下げ、過学習のリスクを減らすことができる。
