神经网络过拟合的5种技术

直致力于深度学习领域。这段时间里，我使用过很多神经网络，比如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等等。我遇到的最常见的一个问题就是在训练时，深度神经网络会过拟合。

当模型试着预测噪声较多的数据的趋势时，由于模型参数过多、过于复杂，就会导致过拟合。过拟合的模型通常是不精确的，因为这样的预测趋势并不会反映数据的真实情况。我们可以通过模型在已知的数据（训练集）中有好的预测结果，但在未知的数据（测试集）中较差的表现来判断是否存在过拟合。机器学习模型的目的是从训练集到该问题领域的任何数据集上均有泛化的较好表现，因为我们希望模型能够预测未知的数据。

在本文中，我将展示5种在训练神经网络时避免过拟合的技术。

一、简化模型

处理过拟合的第一步就是降低模型复杂度。为了降低复杂度，我们可以简单地移除层或者减少神经元的数量使得网络规模变小。与此同时，计算神经网络中不同层的输入和输出维度也十分重要。虽然移除层的数量或神经网络的规模并无通用的规定，但如果你的神经网络发生了过拟合，就尝试缩小它的规模。

二、早停

在使用迭代的方法（例如梯度下降）来训练模型时，早停是一种正则化的形式。因为所有的神经网络都是通过梯度下降的方法来学习的，所以早停是一种适用于所有问题的通用技术。使用这种方法来更新模型以便其在每次迭代时能更好地适应训练集。在一定程度上，这种方法可以改善模型在测试集上的表现。但是除此之外，改善模型对训练集的拟合会增加泛化误差。早停规则指定了模型在过拟合之前可以迭代的次数。

（编辑：甘孜站长网）

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