Вот некоторые другие методы и приемы, связанные с регуляризацией и предотвращением переобучения:

1. Наказание за норму L1 (регуляризация Лассо): аналогично штрафу за норму l2, но вместо этого используется норма l1. Это поощряет разреженность и может привести к выбору функций.

2. Эластичная регуляризация сети: сочетает в себе штрафы за норму l1 и l2, чтобы обеспечить баланс между выбором функций и сокращением параметров.

3. Отсев: в нейронных сетях отсев случайным образом обнуляет часть входных единиц во время обучения, что помогает предотвратить совместную адаптацию нейронов и уменьшает переобучение.

4. Ранняя остановка: обучение модели фиксированному числу итераций и мониторинг ее производительности на проверочном наборе. Обучение прекращается, когда производительность проверочного набора начинает снижаться, что предотвращает переобучение.

5. Перекрестная проверка: разделение набора данных на несколько подмножеств и итеративное обучение и оценка модели на разных подмножествах. Это помогает оценить эффективность модели и возможность ее обобщения.

6. Увеличение данных: увеличение размера и разнообразия набора обучающих данных путем применения таких преобразований, как вращение, перевод или переворот, к существующим данным. Это помогает предотвратить переобучение, подвергая модель большему количеству вариаций.

7. Ансамбль моделей: объединение нескольких моделей одного или разных типов для прогнозирования. Ансамблевые методы, такие как группирование, повышение и наложение, могут помочь уменьшить переобучение и улучшить обобщение.