Palestrante: Alfredo Canziani
0:00:00 – Semana 14 – Prática
Ao treinar modelos altamente parametrizados, como redes neurais profundas, há o risco de overfitting aos dados de treinamento. Isso leva a um maior erro de generalização. Para ajudar a reduzir o overfitting, podemos introduzir regularização em nosso treinamento, desencorajando certas soluções para diminuir a extensão em que nossos modelos se ajustam ao ruído.
0:01:41 – Overfitting e regularização
0:18:11 – Regularização de modelos (L2, L1, dropout, batch norm e aumento de dados)
0:49:30 – Visualizando Regularização e Overfitting, Redes Neurais Bayesianas