طرق تجنّب حدوث الضبط الزائد (Overfitting):
• استخدام الاسقاط Dropout: إسقاط بعض العُقد العصبية أثناء التدريب لتقليل الاعتماد الزائد.
• تطبيق التسوية بالدفعات Batch Normalization: لتسريع واستقرار التعلم.
• استخدام التنظيم L1/L2 (Regularization): لتقليل تعقيد النموذج عبر معاقبة الأوزان الكبيرة.
• زيادة البيانات (Data Augmentation): توليد بيانات إضافية من البيانات الأصلية مثل تدوير الصور أو إضافة ضوضاء.
• التوقف المبكر Early Stopping: إيقاف التدريب عند ملاحظة ارتفاع الخطأ على بيانات التحقق (Validation Set).
• تبسيط النموذج (Model Simplification): تقليل عدد الطبقات أو العُقد لتجنب التعقيد الزائد.
• تقسيم البيانات بشكل صحيح: إلى Training / Validation / Test Sets لضمان تقييم موضوعي ودقيق للأداء.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق