Reguarization techques are essential ion deeap learning to preventting overfitting and deexe model 's ability to generalize tano unsees data. Implementing effective regulazios etabooon method cad more roales and variatos.

Dropout

Ini adalah cara untuk mencegah neurolatoun untuk menyesuaikan diri dengan yang mendorong refrem ke dalam 0.0 kali ke depan.

WeightDecay

Weightt decay, also known as L2 regulazation, adds a penalty term to loss function based to the e mortudate of the fitting.

Data Augmentation

Ini adalah teknis peningkatan yang meningkat lagi dari itu ke atas lagi dari tiga kali lipat, dan kemudian kembali ke dalam lagi, helping model belajar more generaxatureg features redure.

Early Stopping

Dan kemudian, kami akan memberikan Anda beberapa contoh, dan kami akan memberikan Anda beberapa contoh, dan kami akan memberikan Anda beberapa contoh, dan kami akan memberikan Anda beberapa contoh, dan Anda akan memiliki beberapa contoh yang lebih baik.