Die Kombination von RDED mit Methoden zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit von Modellen könnte die Leistung auf ungesehenen Datensätzen weiter steigern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:
Data Augmentation: Durch die Integration von Data Augmentation-Techniken in den RDED-Prozess könnten synthetische Daten erzeugt werden, die die Vielfalt und Repräsentativität des Datensatzes erhöhen. Dies könnte dazu beitragen, die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern.
Regularisierung: Die Anwendung von Regularisierungstechniken wie Dropout oder L2-Regularisierung während des Trainings mit den verdichteten Daten könnte dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die Robustheit des Modells zu erhöhen.
Transfer Learning: Durch die Kombination von RDED mit Transfer Learning-Techniken könnte das Modell auf einem breiteren Spektrum von Daten besser generalisieren. Indem das Modell auf verdichteten Daten trainiert und dann auf ungesehenen Datensätzen feinabgestimmt wird, könnte die Leistung weiter verbessert werden.
Ensemble Learning: Die Verwendung von Ensemble Learning-Techniken, bei denen mehrere Modelle kombiniert werden, die auf verschiedenen verdichteten Datensätzen trainiert wurden, könnte die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit des Modells auf ungesehenen Daten verbessern.
Durch die Integration dieser Methoden in den RDED-Prozess könnte die Leistung des Modells auf ungesehenen Datensätzen weiter gesteigert werden, was zu einer verbesserten Generalisierungsfähigkeit und insgesamt besseren Leistung führen würde.