防止过拟合的方法

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。

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，算法有拟合出正确规则的前提下，进一步拟合噪声的能力。

那么如何防止过拟合呢？

1. 更多的数据

如何获取更多数据，可以有以下几个方法：

• 从数据源头获取更多数据：这个是容易想到的，但是，在很多情况下，大幅增加数据本身就不容易；另外，我们不清楚获取多少数据才算够；

• 根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据：这个一般不用，因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差。

• 数据增强（Data Augmentation）：通过一定规则扩充数据。如在物体分类问题里，物体在图像中的位置、姿态、尺度，整体图片明暗度等都不会影响分类结果。我们就可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充；

2. 选择合适的模型

过拟合的两个原因：数据太少/模型太复杂

所以可以选择合适大小的模型来拟合问题。

限制模型能力：

• 网络结构：减少网络的层数，限制神经元的个数。
• 训练时间：早停    一般训练集和测试集上的准确率满足下图的关系，所以选择一个合适的位置停止训练，也可以达到一个好的效果。
• 限制
• 限制权值（正则化）

• 增加噪声

• 多种模型

• 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*，所以一般不单独使用神经网络做 Bagging。

• 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 Dropout
  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