Как бороться с переобучением нейросети практические методы

[sabaza]

Обучаю свёрточную сеть на датасете ~5000 изображений, 10 классов. Через 15 эпох train accuracy 97%, val accuracy застряла на 74% и дальше не растёт, а train продолжает расти. Классическое переобучение, понимаю. Пробовал dropout(0.5) после полносвязных слоёв — помогло слабо. Какие ещё методы реально работают? Интересует именно практический опыт, а не список из учебника.

[deepghost]

5000 картинок на 10 классов — это довольно мало, классическая ситуация. Первое что нужно сделать — агрессивная аугментация. В torchvision.transforms добавьте RandomHorizontalFlip, RandomRotation(15), ColorJitter, и особенно рекомендую RandAugment или Albumentations с AutoAugment политикой. У меня на похожей задаче это дало +5-7% на val без каких-либо изменений в архитектуре.

[ansible777]

Dropout после conv-слоёв работает хуже, чем после FC. Попробуйте вместо него BatchNormalization — она сама по себе имеет лёгкий регуляризующий эффект. Ещё очень хорошо работает weight decay в оптимизаторе: optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4). AdamW в отличие от Adam с L2 применяет weight decay корректно.

[Pmannn]

Самое недооценённое средство от переобучения на малых датасетах — transfer learning с правильной стратегией файнтюнинга. Берёте ResNet50 или EfficientNet-B0 предобученный на ImageNet, замораживаете backbone на первые 5-10 эпох, обучаете только голову, потом размораживаете и файнтюните с lr в 10 раз меньше. Это радикально лучше, чем обучать с нуля и бороться с регуляризацией.

[davkar]

Добавлю про mixup и cutmix — это аугментация на уровне батча, когда смешиваются два изображения и их лейблы. В PyTorch это есть в torchvision.transforms.v2. На моей практике давало стабильный прирост 2-4% на val accuracy, особенно когда других идей уже нет. Реализация буквально 5 строк кода.

[kube6]

Ещё один рабочий приём: Label Smoothing в лоссе. Вместо CrossEntropyLoss используйте nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1). Модель перестаёт быть слишком уверенной в предсказаниях, это помогает против переобучения и улучшает калиброванность. Особенно актуально для медицины и задач где важна не только точность но и вероятности.

[pharside]

Если всё вышеперечисленное попробовали — смотрите на early stopping по val loss с patience=10 эпох и уменьшайте архитектуру. Иногда модель просто слишком большая для ваших данных. Ещё рекомендую нарисовать кривые обучения (loss vs эпоха) — если train loss убывает плавно а val скачет, это сигнал что нужно больше данных или сильнее аугментация.