过拟合解决办法

 

1.增加数据量       成千上万的数据

               

 

2.正规化 =》适用大多数机器学习 包括神经网络

             

 

==》神经网络中的正规化Dropout regularization   暂时随机忽略神经元与神经的连接==》使神经网络变的不完整

               

 

过拟合是很多机器学习的通病，过拟合了，得到的模型基本就废了。==》而为了解决过拟合问题，一般会采用ensemble方法，即训练多个模型做组合==》此时，费时就成为一个大问题，不仅训练起来费时，测试起来多个模型也很费时。

怎么解决=》，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

怎么解决=》Dropout的出现很好的可以解决这个问题，每次做完dropout，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，对于一个有N个节点的神经网络，有了dropout后，就可以看做是2n次方个模型的集合了，但此时要训练的参数数目却是不变的，这就解脱了费时的问题

 

 

就是下面的完整介绍：

Mini-batch 和batch的区别==>https://blog.****.net/weixin_39502247/article/details/80032487

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。

第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。

另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。

理解dropout=> https://blog.****.net/stdcoutzyx/article/details/49022443

另一种dropoutMaxout网络学习==> https://blog.****.net/hjimce/article/details/50414467