深度学习--正则化
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过拟合问题
过拟合问题描述:模型在训练集表现优异,但在测试集上表现较差。
根本原因:特征维度过多,模型假设过于复杂,参数过多,训练数据过少,噪声过多导致拟合出的函数几乎完美的对训练集做出预测,但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据,而没有考虑到模型的泛化能力。
正则化
正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛化误差的技术,特别是在深度学习模型中,由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合,比较常用的技术包括:
参数添加约束,例如L1 ,L2范数等。
训练集合扩充,例如添加噪声、数据变换等
Dropout
提前停止
1。参数惩罚【约束】
许多正则化方法通过对目标函数/添加一个参数惩罚,限制模型的学习能力。
2.L1正则
对模型参数添加L1范数约束【L2 VS L1与山的主要区别如下:
通过上面的分析,山相对于山能够产生更加稀疏的模型,即当正则在参数w比较小的情况下能够直接缩减至0,因此可以起到特征选择的作用。
如果从概率角度进行分析,很多范数约束相当于对参数添加先验分布,其中范数相当于参数服从高斯先验分布;范数相当于拉普拉斯分布】
3.数据增强
防止过拟合最有效的方法是增加训练集合,训练集合越大过拟合概率越小。数据增强是一个省时有效的方法,但是在不同领域方法不太通用
【从最简单直白的角度来看的话,模型见过的数据见多了,它认识的更广了,因此当有新的数据时,会感觉到相似】
在目标识别领域常用的方法是将图片进行旋转、缩放等(图片变换的前提是通过变换不能改变图片所属类别,例如手写数字识别,类别6和9进行旋转后容易改变类目)。
语音识别中对输入数据添加随机噪声。
NLP中常用思路是进行近义词替换。
4.提前停止训练
在训练过程中,插入对验证集数据的测试。当发现验证集数据的Loss上升时,提前停止训练。
【当损失函数升高后就可以 开始提前停止训练】
5.Dropout
Dropout是一类通用并且计算简洁的正则化方法,在2014年被提出后广泛的使用。简单的说Dropout在训练过程中,随机的丢弃一部分输入,此时丢弃部分对应的参数不会更新。相当于Dropout是一个集成方法,将所有子网络结果进行合并,通过随机丢弃输入可以得到各种子网络
数据不平衡问题
1..随机欠采样。
删除类中多的样本
2..随机过采样
拷贝样本
3..合成采样
提取样本,合成样本
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