過擬合的原因是相對於訓練樣本的數量，模型的容量過大，導致無法降低泛化誤差。解決的方法就有增加訓練樣本的數量，限制模型的容量， 和使用整合方法。
增加訓練樣本的數量的方法有：
1. 資料集增強
限制模型的容量的方法有：
1. 引數範數懲罰（有l2正則，和l1正則）
2. 提前終止(early stopping)，當驗證集的誤差（或者說損失）開始由減小變為增大（u型）時，停止訓練
3. 引數共享，引數共享可以認為是對引數增加了約束，應用於計算機視覺的卷積神經網路(cnn)是乙個例子
整合方法有：
1. bagging，通過結合幾個模型降低泛化誤差的技術，有效的原因是不同的模型的誤差不會一模一樣，那麼模型平均就可以減少誤差
2. dropout，dropout 是在訓練過程中，按照設定的概率將輸入單元和隱藏單元的輸出乘零。 dropout可以認為是整合大量深層神經網路的bagging方法。
祖國翔，於上海
深度學習 避免過擬合的方法
首先說一下什麼叫做過擬合？如上圖所示，擬合的引數 完美 學習到了我們給出資料，生成的模型可以完全經過所有資料。但是這樣的表現卻只是在訓練集，在測試集表現不好。而我們所需要的是具有更好泛化能力的黑色直線。l 2l 2 l2 正則化 c c 0 2 n t c c 0 frac omega t omeg...
深度學習過擬合
過擬合是深度學習中十分常見的問題，乙個模型如果過擬合了就無法很好的適用於實際的業務場景中。防止過擬合的方法 1 引入正則化 2 dropout 3 提前終止訓練 4 增加樣本量 下面一一作出詳細的介紹 模型過擬合極有可能是模型過於複雜造成的。模型在訓練的時候，在對損失函式進行最小化的同時，也需要對引...
深度學習 過擬合問題
overfitting 表現 策略 1.正則化措施 a.權值衰減 weight decay b.多模型ensemble c.資料增強 d.雜訊 e.dropout 更多參考資料 訓練集好測試集不好 1 資料增多 2 模型簡化 3 正則化 regularization 以訓練效能為代價 思路是為了將權...