転倒を回避する方法

1. 十分な学習データを用意して、豊富な特徴量を元に学習させる
2. 汎化性能を向上させるために正則化項(L1正則化・L2正則化など)を導入する
3. データを正規化または標準化する
4. 精度の低下を抑えるためにドロップアウトを使用する
5. 正常系と異常系を単純なモデルで明確に異なるデータに学習させる
6. 残差ネットワークを使用して回帰タスクを行う
7. パラメータの更新率を低減させる
8. バッチサイズを増加して訓練を安定化させる

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