Questão 2973510

o aumento da taxa de aprendizado combinado à supressão de funções de ativação, o qual reduz a variância do modelo, promovendo melhor capacidade de generalização.

a introdução de mecanismos de regularização, dropout durante o treinamento e interrupção antecipada baseada no erro de validação, que atua diretamente na redução do sobreajuste.

a diminuição do conjunto de dados de treinamento, associada ao aumento do número de épocas, favorecendo a estabilização do erro de validação, ao limitar a capacidade de memorização do modelo.

a substituição de métodos iterativos de otimização por estratégias de busca exaustiva, garantindo a convergência global e eliminando discrepâncias entre erro de treinamento e validação.

a exclusão da camada de saída durante o treinamento, o que permite que as camadas internas aprendam representações mais gerais, reduzindo o erro de generalização.