Réponse rapide
La régularisation limite la mémorisation des exemples d’entraînement par pénalisation, abandon, augmentation ou arrêt précoce. Son réglage est évalué sur des scènes séparées et représentatives.
Reconnaître le surapprentissage
Perte d’entraînement qui baisse tandis que validation stagne ou se dégrade indique un écart de généralisation. Données et modèle sont examinés avant d’ajouter une pénalité.
Choisir une régularisation
Pénalité, dropout, augmentation, simplification et arrêt précoce ont des effets différents sur perception et latence. Chaque choix est versionné et mesuré.
Tester la mission
Conditions nouvelles, capteurs, bruit, occlusion et scénarios rares vérifient que le gain est réel. La régularisation ne corrige pas une annotation fausse.
Sources et références
- [1] PyTorch Documentation — PyTorch
- [2] scikit-learn User Guide — scikit-learn