过拟合怎么解决方法

❶ 过拟合及解决方案

是什么

过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含 抽样误差 ，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。

具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。

为什么

为什么要解决过拟合现象？这是因为我们拟合的模型一般是用来预测未知的结果（不在训练集内），过拟合虽然在训练集上效果好，但是在实际使用时（测试集）效果差。同时，在很多问题上，我们无法穷尽所有状态，不可能将所有情况都包含在训练集上。所以，必须要解决过拟合问题。

为什么在机器学习中比较常见？这是因为机器学习算法为了满足尽可能复杂的任务，其模型的拟合能力一般远远高于问题复杂度，也就是说，机器学习算法有“拟合出正确规则的前提下，进一步拟合噪声”的能力。

而传统的函数拟合问题（如机器人系统辨识），一般都是通过经验、物理、数学等推导出一个含参模型，模型复杂度确定了，只需要调整个别参数即可。模型“无多余能力”拟合噪声。

怎么样

如何防止过拟合：

主要是以下4点

1. 获取更多数据

这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型“看见”尽可能多的“例外情况”，它就会不断修正自己，从而得到更好的结果：

如何获取更多数据，可以有以下几个方法：

2. 使用合适的模型

前面说了，过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少 + 模型太复杂。所以，我们可以通过使用合适复杂度的模型来防止过拟合问题，让其足够拟合真正的规则，同时又不至于拟合太多抽样误差。

（PS：如果能通过物理、数学建模，确定模型复杂度，这是最好的方法，这也就是为什么深度学习这么火的现在，我还坚持说初学者要学掌握传统的建模方法。）

对于神经网络而言，我们可以从以下四个方面来 限制网络能力 ：

2.1 网络结构 Architecture

这个很好理解，减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力；

2.2 训练时间 Early stopping

对于每个神经元而言，其激活函数在不同区间的性能是不同的：

当网络权值较小时，神经元的激活函数工作在线性区，此时神经元的拟合能力较弱（类似线性神经元）。

有了上述共识之后，我们就可以解释为什么限制训练时间（early stopping）有用：因为我们在初始化网络的时候一般都是初始为较小的权值。训练时间越长，部分网络权值可能越大。如果我们在合适时间停止训练，就可以将网络的能力限制在一定范围内。

2.3 限制权值 Weight-decay，也叫正则化（regularization）

原理同上，但是这类方法直接将权值的大小加入到 Cost 里，在训练的时候限制权值变大。以 L2 regularization 为例：

训练过程需要降低整体的 Cost，这时候，一方面能降低实际输出与样本之间的误差C ₀ ，也能降低权值大小。

2.4 增加噪声 Noise

给网络加噪声也有很多方法：

2.4.1 在输入中加噪声：

噪声会随着网络传播，按照权值的平方放大，并传播到输出层，对误差 Cost 产生影响。推导直接看 Hinton 的 PPT 吧：

在输入中加高斯噪声，会在输出中生成 Sigma_isigma^2_icdot w^2_i 的干扰项。训练时，减小误差，同时也会对噪声产生的干扰项进行惩罚，达到减小权值的平方的目的，达到与 L2 regularization 类似的效果（对比公式）。

2.4.2 在权值上加噪声

在初始化网络的时候，用 0 均值的高斯分布作为初始化。Alex Graves 的手写识别 RNN 就是用了这个方法

2.4.3 对网络的响应加噪声

如在前向传播过程中，让默写神经元的输出变为 binary 或 random。显然，这种有点乱来的做法会打乱网络的训练过程，让训练更慢，但据 Hinton 说，在测试集上效果会有显着提升 （But it does significantly better on the test set!）。

3. 结合多种模型

简而言之，训练多个模型，以每个模型的平均输出作为结果。

从 N 个模型里随机选择一个作为输出的期望误差 <[t-y_i]^2> ，会比所有模型的平均输出的误差 <[t-ar{y}]^2> 大 （我不知道公式里的圆括号为什么显示不了） ：

大概基于这个原理，就可以有很多方法了：

3.1 Bagging

简单理解，就是分段函数的概念：用不同的模型拟合不同部分的训练集。以随机森林（Rand Forests）为例，就是训练了一堆互不关联的决策树。但由于训练神经网络本身就需要耗费较多自由，所以一般不单独使用神经网络做 Bagging。

3.2 Boosting

既然训练复杂神经网络比较慢，那我们就可以只使用简单的神经网络（层数、神经元数限制等）。通过训练一系列简单的神经网络，加权平均其输出。

3.3 Dropout

这是一个很高效的方法。

在训练时， 每次 随机（如 50% 概率）忽略隐层的某些节点；这样，我们相当于随机从 2^H 个模型中采样选择模型；同时，由于每个网络只见过一个训练数据（每次都是随机的新网络），所以类似 bagging 的做法，这就是我为什么将它分类到“结合多种模型”中；

此外，而不同模型之间权值共享（共同使用这 H 个神经元的连接权值），相当于一种权值正则方法，实际效果比 L2 regularization 更好。

4. 贝叶斯方法

这部分我还没有想好怎么才能讲得清楚，为了不误导初学者，我就先空着，以后如果想清楚了再更新。当然，这也是防止过拟合的一类重要方法。

❷ 如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止

1、正则化
2、early stopping
3、贝叶斯优化
你用的库里一定会有这些东西。

但这个问题不可能从根本上解决。

❸ 过拟合解决办法之一：权重衰减

用于对付过拟合问题

权重衰减等价于 L2 范数正则化（regularization）

我们知道线性回归损失函数例如：

将权重参数用向量 w=[w1,w2] 表示，带有 L2 范数惩罚项的新损失函数为:

其中超参数 λ>0 。当权重参数均为0时，惩罚项最小。当 λ 较大时，惩罚项在损失函数中的比重较大，这通常会使学到的权重参数的元素较接近0。当 λ 设为0时，惩罚项完全不起作用。

上式中 L2 范数平方 展开后得到 。有了 L2 范数惩罚项后，在小批量随机梯度下降中，权重 w1 和 w2 的迭代方式更改为:

我们以高维线性回归为例来引入一个过拟合问题，并使用权重衰减来应对过拟合。设数据样本特征的维度为p。对于训练数据集和测试数据集中特征为x1,x2,…,xp的任一样本，我们使用如下的线性函数来生成该样本的标签：

其中噪声项 ϵ 服从均值为0、标准差为0.01的正态分布。为了较容易地观察过拟合，我们考虑高维线性回归问题，如设维度 p=200 ；同时，我们特意把训练数据集的样本数设低，如20。

数据导入

可以看到，过拟合中几个周期后，训练误差急速下降，导致训练误差比测试误差小很多

可以看到，使用权重衰减之后，训练误差

❹ 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

比如用Ensemble类的，例如adaboost那样，不训练单个分类而是平均多个弱分类。
类似的方法对深度神经网络而言有Random Dropout，训练的过程中每次都随机遮蔽一些神经元（比如用Binomial随机出1或者0 ，概率为p），保证实际测试的时候，网络的输出类似于训练时随机遮蔽过后的不同的神经网络的平均。就结果而言也可以缓解过拟合。
还有提早终止训练的。
不过更普遍的方法一般都是归一化，用L2或者L1来压制模型本身的复杂度。参考“Structural Risk Minimization”。

❺ 如何解决过拟合问题具体怎么做

这是一个model selection的问题，一般可采用的方法有两种：cross-validation和regularization。当然也可以以bayes的角度来看，增加先验，这种方法一定程度上可以解释regularization，以及解超参数问题。

❻ 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

防止过拟合的方法：

1，从模型&数据角度。

获取更多数据，你的模型可以存储很多很多的信息，这意味着你输入模型的训练数据越多，模型就越不可能发生过拟合。原因是随着你添加更多数据，模型会无法过拟合所有的数据样本，被迫产生泛化以取得进步。

收集更多的数据样本应该是所有数据科学任务的第一步，数据越多会让模型的准确率更高，这样也就能降低发生过拟合的概率。

2，数据增强&噪声数据。

收集更多的数据会比较耗时耗力。如果没有时间和精力做这个，应该尝试让你的数据看起来更多元化一些。利用数据增强的方法可以做到这一点，这样模型每次处理样本的时候，都会以不同于前一次的角度看待样本。这就提高了模型从每个样本中学习参数的难度。

3，简化模型

即时你现在手中获取了所有需要的数据，如果你的模型仍然过拟合训练数据集，可能是因为模型过于强大。那么你可以试着降低模型的复杂程度。

4，从训练过程角度。

大部分情况下，模型会首先学习数据的正确分布，然后在某个时间点上开始对数据过拟合。通过识别模型是从哪些地方开始发生转变的，那么就可以在过拟合出现之前停止模型的学习过程。和前面一样，通过查看随着时间推移的训练错误，就可以做到这一点。

5，从正则化角度。

正则化是指约束模型的学习以减少过拟合的过程。它可以有多种形式，下面我们看看部分形式。L1和L2正则化 正则化的一个最强大最知名的特性就是能向损失函数增加“惩罚项”（penalty）。

所谓‘惩罚’是指对损失函数中的某些参数做一些限制。最常见的惩罚项是L1和L2：L1惩罚项的目的是将权重的绝对值最小化，L2惩罚项的目的是将权重的平方值最小化。

❼ 怎么解决cnn matlab小样本过拟合的问题

抑制过拟合的方法通常包括：
（1）减少算法迭代轮数。
（2）增加L1正则和L2正则。
（3）增加训练样本数目。
（4）减少模型的参数个数。

❽ 机器学习 matlab 过拟合 怎么办

抑制过拟合的方法通常包括：
（1）减少算法迭代轮数
（2）增加L1正则和L2正则
（3）增加训练样本数目
（4）减少模型的参数个数

❾ 过拟合怎么办

解决方法

1）在神经网络模型中，可使用权值衰减的方法，即每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值。

2）选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适的程度；

3）保留验证数据集，对训练成果进行验证；

4）获取额外数据进行交叉验证；

5）正则化，即在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数。
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❿ 什么是“过拟合”,如何判断,常见的原因是什么

从标准定义来说，过拟合是指，给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。判断方法是，模型在验证集合上和训练集合上表现都很好，而在测试集合上变现很差。

常见原因主要是学习过度和样本特征不均衡，如果细分，还可以包括（并未能列举全部原因）。

1、建模样本选取有误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则。

2、样本噪音干扰过大，使得机器将学习了噪音，还认为是特征，从而扰乱了预设的分类规则。

3、假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立。

4、参数太多，模型复杂度过高。

5、对于tree-based模型，如果我们对于其深度与split没有合理的限制，有可能使节点只包含单纯的事件数据（event)或非事件数据（no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集。

6、对于神经网络模型，权值学习迭代次数太多（Overtraining)，BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面。

解决方法，模型上，神经网络加dropout，batch normalization，基于树的模型限制深度，加入正则化项等，设置提前终止条件。数据上，增加数据集，对数据集进行增强处理（augmentation)。