Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

Комплексный сравнительный анализ основных методик противодействия переобучению в нейросетевых моделях с практическими советами по их выбору.

В разделе даётся точное определение термина 'переобучение' применительно к нейронным сетям, раскрывается его сущность и последствия для эффективности моделей в машинном обучении.

Описание критериев и метрик оценки способности модели к обобщению знаний на новые данные без потери точности.

Научный анализ факторов, способствующих развитию переобучения в процессе обучения нейронных сетей.

Демонстрация классического примера переобучения с помощью математической модели полиномиальной аппроксимации высокого порядка.

Технический обзор подходов регуляризации как эффективного инструмента препятствия проявлению переобучения в нейросетях.

Описание принципа работы метода dropout и его роли в снижении риска переобучения в глубоких нейросетях.

Обзор конкретных практических методов уменьшения риска переобучения за счёт контроля процесса обучения и расширения тренировочного набора.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы по ГОСТу