本文目录导航：
深度学习之过拟合和欠拟合
深度学习模型在训练过程中，常见的问题是过拟合和欠拟合。
过拟合和欠拟合主要源于模型与数据的匹配程度，表现为训练和验证误差的行为差异。
判断是否为欠拟合，关键看训练损失是否长时间停滞不降。
如果训练前后训练损失变化不大，说明模型可能过于简单，无法充分捕捉数据中的信号，这就是欠拟合。
此时，解决方法是提升模型复杂度，增加模型容量，或者改善数据中信号与噪声的比例。
而过拟合则是模型过于复杂，过度学习了噪声。
训练损失可能先降后稳或持续下降，但验证损失在某些情况下会先降后升或稳定，表明模型过度适应了训练数据。
解决过拟合，通常需要降低模型复杂度，减少模型容量，并可能通过增加数据的多样性或者调整信号与噪声的比例来提高模型的泛化能力。
总的来说，调整模型的复杂度和数据处理是应对过拟合和欠拟合的关键策略。
过拟合的表现
过拟合的表现主要有以下几点：
1. 准确率提升不明显：在训练集上，模型的准确率可能已经很高，但在测试集上，准确率提升不明显，甚至有所下降。
这表明模型在训练数据上的表现过于依赖训练数据，而无法适应未见过的测试数据。
2. 模型复杂度（特征数量）与样本数量不匹配：当模型复杂度超过样本数量能够提供的有效信息时，模型就会陷入过拟合状态。
也就是说，模型在尝试学习所有可能的特征组合和模式，而忽视了样本中真正重要的信息。
3. 模型参数数量过多：模型参数过多可能导致模型对训练数据过度拟合，尤其是在训练数据中存在噪声或异常值的情况下。
4. 验证集和测试集的混淆：模型在验证集上的表现良好，但在测试集上的表现较差。
这表明模型已经对训练数据中的模式产生了过度的猜测，从而导致了过拟合。
5. 过拟合会导致预测精度不稳定：对于同样的数据和相同的参数，可能会出现随机或难以解释的变化的预测精度结果。
这通常意味着模型可能在某些训练数据中存在过度拟合的情况。
在机器学习中，防止过拟合的常用方法有调整模型复杂性、增加正则化项、使用适当的集成方法等。
对于过拟合的避免或处理方法来说，可以通过优化选择损失函数、调整模型复杂度、交叉验证、正则化等策略来解决过拟合问题。
在实际情况中，选择适合的数据预处理技术（如特征选择和归一化）也可以在一定程度上降低过拟合的风险。
以上回答希望对你有所帮助。
判断模型是否过拟合、欠拟合、数据问题？
该篇文章探索的是用pytorch搭建的模型是否出现过拟合、欠拟合、数据问题。
怎么知道知道自己的模型是过拟合，欠拟合，数据问题？ 1)学习曲线(learning curves) 2)交叉验证(corss-validation) 3)我们可以先通过训练集和测试集准确率的大小，直观的判断模型是否过拟合；当没有把握断定模型是否过拟合时，再借助学习曲线。
详细介绍请查看此 文章 一份可运行的学习曲线(learning curves) 1 2 3 过拟合是模型对训练集数据拟合能力太强，甚至将训练数据中的noise都学习进去了，造成了在测试集上预测能力差的情况。
出现过拟合的原因 ·训练数据量级小于模型的复杂度； ·训练集和测试集特征分布不一致； ·样本里的噪声数据过大，大到模型过分记住了噪声特征，反而忽略了真实的输入输出的关系； ·权值学习迭代次数足够多(overtraining) 过拟合，克服思路 1·利用dropout 2·利用L2/L1 regularization 集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器中有一个参数weight_decay，用于指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ参数。
L2正则化： 缺点的优化器只能实现L2正则化，不能实现L1正则化。
3·调小batch_size 4·搜集更多数据 5·对神经元归一化BatchNorm pytorch中BatchNorm有BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d三种，根据具体数据选择不同的BatchNorm，BatchNorm层的使用与普通的层使用方法类似。
参考文章： 【1】 sklearn模型调优(判断是否过拟合及选择参数) 【2】 过拟合(出现的原因4种、解决方案6种) 【3】 深度学习过拟合解决方案（pytorch相关方案实现） 【4】 欠拟合、过拟合及其解决方法
评论（0）