Для уменьшения переобучения в сверточной нейронной сети, созданной с использованием библиотеки Keras, можно применить следующие методы:
1. Использование регуляризации: добавление L1 или L2 регуляризации к слоям нейронной сети поможет уменьшить переобучение.
2. Применение dropout: добавление слоев dropout после сверточных слоев и полносвязных слоев поможет предотвратить переобучение.
3. Увеличение объема данных: увеличение объема тренировочных данных путем аугментации (например, повороты, сдвиги, отражения) поможет снизить переобучение.
4. Запрет переобучения: можно установить параметр `early stopping` для остановки обучения, когда ошибка на валидационном наборе перестает уменьшаться.
Для улучшения проектирования нейронной сети для распознавания чисел на циферблате калькулятора можно сделать следующее:
1. Использовать возможно больше данных для обучения: собрать больше разнообразных образцов цифр с калькуляторов для тренировки модели.
2. Оптимизация гиперпараметров: провести тщательный подбор оптимальных гиперпараметров, таких как количество слоев, количество нейронов в каждом слое, функции активации и др.
3. Использование сверточных слоев: добавление сверточных слоев для работы с визуальными данными (изображениями) может помочь улучшить производительность модели.
4. Использование аугментации данных: применение различных техник аугментации данных поможет увеличить разнообразие обучающих образцов и улучшить обобщающую способность модели.
5. Правильная инициализация весов: правильная инициализация весов в начале обучения может помочь избежать проблемы затухания градиента и ускорить обучение.