如何避免程序化過度擬合

Ⅰ 什麼是過擬合，如何避免

過擬合：訓練集上表現很好，但是在測試集上表現很差，泛化性能差。

降低過擬合的方法：
（1）試著尋找最簡單的假設
（2）正則化
（3）early stopping
說明：在每一個epoch結束的時候，計算驗證集的accurancy，記錄到目前為止最
好的交叉驗證accuracy，當連續10次epoch沒達到最好的准確率的時候，可
以認為accurancy不再提高了。
（4）數據集擴增
（5）dropout
說明：在神經網路中，隨機刪除一些隱藏層單元。

Ⅱ 什麼是過擬合如何避免過擬合問題

過擬合 :所選模型的復雜度比真模型更高;學習時選擇的模型所包含的參數過多,對已經數據預測得很好,但是對未知數據預測得很差的現象.

過擬合一般特點 :高方差,低偏差;

導致過擬合原因: 訓練數據不夠,模型進行過度訓練（overtraining）等

如何避免過擬合:

1) Early stopping （適當的stopping criterion）: Early stopping便是一種迭代次數截斷的方法來防止過擬合的方法，即在模型對訓練數據集迭代收斂之前停止迭代來防止過擬合

2) 數據集擴增 : 數據機擴增即需要得到更多的符合要求的數據，即和已有的數據是獨立同分布的，或者近似獨立同分布的。一般方法有：從數據源頭採集更多數據，復制原有數據並加上隨機雜訊，重采樣，根據當前數據集估計數據分布參數，使用該分布產生更多數據等

3）正則化方法： 一般有L1正則與L2正則等

4）Dropout： 正則是通過在代價函數後面加上正則項來防止模型過擬合的。而在神經網路中，有一種方法是通過修改神經網路本身結構來實現的，其名為Dropout

Ⅲ 機器學習中用來防止過擬合的方法有哪些

防止過擬合的方法：

1，從模型&數據角度。

獲取更多數據，你的模型可以存儲很多很多的信息，這意味著你輸入模型的訓練數據越多，模型就越不可能發生過擬合。原因是隨著你添加更多數據，模型會無法過擬合所有的數據樣本，被迫產生泛化以取得進步。

收集更多的數據樣本應該是所有數據科學任務的第一步，數據越多會讓模型的准確率更高，這樣也就能降低發生過擬合的概率。

2，數據增強&雜訊數據。

收集更多的數據會比較耗時耗力。如果沒有時間和精力做這個，應該嘗試讓你的數據看起來更多元化一些。利用數據增強的方法可以做到這一點，這樣模型每次處理樣本的時候，都會以不同於前一次的角度看待樣本。這就提高了模型從每個樣本中學習參數的難度。

3，簡化模型

即時你現在手中獲取了所有需要的數據，如果你的模型仍然過擬合訓練數據集，可能是因為模型過於強大。那麼你可以試著降低模型的復雜程度。

4，從訓練過程角度。

大部分情況下，模型會首先學習數據的正確分布，然後在某個時間點上開始對數據過擬合。通過識別模型是從哪些地方開始發生轉變的，那麼就可以在過擬合出現之前停止模型的學習過程。和前面一樣，通過查看隨著時間推移的訓練錯誤，就可以做到這一點。

5，從正則化角度。

正則化是指約束模型的學習以減少過擬合的過程。它可以有多種形式，下面我們看看部分形式。L1和L2正則化 正則化的一個最強大最知名的特性就是能向損失函數增加「懲罰項」（penalty）。

所謂『懲罰』是指對損失函數中的某些參數做一些限制。最常見的懲罰項是L1和L2：L1懲罰項的目的是將權重的絕對值最小化，L2懲罰項的目的是將權重的平方值最小化。