【深度学习】过拟合 与 欠拟合，以及解决方法

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【深度学习】过拟合 与 欠拟合，以及解决方法

1.过拟合与欠拟合的区别：

欠拟合在【训练集】和【测试集】上的性能都较差；

过拟合往往能较好地学习【训练集数据】的性质，而在【测试集】上的性能较差。

在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。

“欠拟合”常常在模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱。

与之相反，“过拟合”常常在模型学习能力过强的情况中出现，此时的模型学习能力太强，以至于将训练集单个样本自身的特点都能捕捉到，并将其认为是“一般规律”，同样这种情况也会导致模型泛化能力下降。

2.过拟合与欠拟合的解决方法：

参考：

（1）欠拟合解决方法：

1）添加其他特征项，有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的，可以添加其他特征项来很好地解决。例如，“组合”、“泛化”、“相关性”三类特征是特征添加的重要手段，无论在什么场景，都可以照葫芦画瓢，总会得到意想不到的效果。除上面的特征之外，“上下文特征”、“平台特征”等等，都可以作为特征添加的首选项。

2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。例如上面的图片的例子。

3）减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是现在模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数。

（2）过拟合解决方法：

1）重新清洗数据，导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的，如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。

2）增大数据的训练量，还有一个原因就是我们用于训练的数据量太小导致的，训练数据占总数据的比例过小。

3）采用正则化方法。正则化方法包括L0正则、L1正则和L2正则，而正则一般是在目标函数之后加上对于的范数。但是在机器学习中一般使用L2正则，下面看具体的原因。

L0范数是指向量中非0的元素的个数。L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，也叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。两者都可以实现稀疏性，既然L0可以实现稀疏，为什么不用L0，而要用L1呢？个人理解一是因为L0范数很难优化求解（NP难问题），二是L1范数是L0范数的最优凸近似，而且它比L0范数要容易优化求解。所以大家才把目光和万千宠爱转于L1范数。

L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。可以使得W的每个元素都很小，都接近于0，但与L1范数不同，它不会让它等于0，而是接近于0。L2正则项起到使得参数w变小加剧的效果，但是为什么可以防止过拟合呢？一个通俗的理解便是：更小的参数值w意味着模型的复杂度更低，对训练数据的拟合刚刚好（奥卡姆剃刀），不会过分拟合训练数据，从而使得不会过拟合，以提高模型的泛化能力。还有就是看到有人说L2范数有助于处理 condition number不好的情况下矩阵求逆很困难的问题（具体这儿我也不是太理解）。

4）采用dropout方法。这个方法在神经网络里面很常用。dropout方法是ImageNet中提出的一种方法，通俗一点讲就是dropout方法在训练的时候让神经元以一定的概率不工作

5）采用early stopping方法。在训练集上进行训练，并且在验证集上获取测试结果（比如每隔５个epoch测试一下），随着epoch的增加，如果在验证集上发现测试误差上升，则停止训练；  将停止之后的权重作为网络的最终参数。