يمكن تقليل التباين في النماذج عبر استخدام بيانات تدريب أكبر وأكثر تنوعًا، أو تبسيط النموذج بتقليل تعقيده وعدد معالمه، وكذلك بتطبيق تقنياتRegularization مثل L1 وL2، أو استخدام أساليب Ensemble Learning مثل Bagging وRandom Forest لتقليل حساسية النموذج تجاه الضوضاء، إضافةً إلى التحقق المتقاطع (Cross-Validation) لضبط الأداء ومنع Overfitting.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق