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  • 降低过拟合和欠拟合的方法

    千次阅读 2019-03-04 21:41:42
    降低过拟合方法 1.从数据入手,获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合最有效的手段,因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征,减小噪声的影响。直接增加实验数据很难,可以通过一定的规则...

    降低过拟合的方法

    1.从数据入手,获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合最有效的手段,因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征,减小噪声的影响。直接增加实验数据很难,可以通过一定的规则来扩充训练数据。如,通过图像的平移,旋转,缩放等方式。还可以用GAN来合成。

    2.降低模型的复杂度,在数据较少时,模型过于复杂是产生过拟合的主要因素。适当降低模型复杂度可以避免模型拟合过多的采样噪声。eg:在神经网络中较少网络层数,神经元个数。在决策树模型中降低树的深度。

    3.正则化L1,L2。elastic

    4.集成学习方法,把多个模型集成在一起,来降低单一模型的过拟合。如bagging

    降低“欠拟合”的方法

    1.添加新的特征,当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时,模型容易出现欠拟合,挖掘出新的特征可以有好的效果。

    2.增加模型的复杂度,简单模型学习能力差,通过增加模型复杂度可以使模型有更强的拟合能力。eg:在线性模型中加高次项,在神经网络中增加网络层数或神经元个数。

    3.减小正则化系数。他本来是用来防止过拟合的,但当模型出现欠拟合,需要有针对性的减小正则化。

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  • 一、什么是过拟合,为什么要避免过拟合 图1.1 Overfit&Normal 上图是一张使用线性回归拟合二维样本数据的matlab输出图片,其中Normal曲线是使用使用了带参数空间限制的最小二乘法进行求解的模型,Overfit曲线...

    一、什么是过拟合,为什么要避免过拟合

    图1.1 Overfit&Norma

    图1.1 Overfit&Normal
    上图是一张使用线性回归拟合二维样本数据的matlab输出图片,其中Normal曲线是使用使用了带参数空间限制的最小二乘法进行求解的模型,Overfit曲线是使用最小二乘法直接求解得到的。 可以看到虚线输出的模型可能并不是我们现实生活中所想要的模型,当我们得到Overfit所学的模型后,用于实际回归任务中,可能对于验证集、测试集、预测集效果并不好。它会产生这样一种现象:**一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据**。此时我们就叫这个假设出现了**过拟合**的现象。

    在这里插入图片描述

    图1.2 随着多项式维数的增加交叉验证集经验误差的变化
    如图1.2所示,以多项式拟合举例,其随着多项式维数的增加,模型在训练集上的表现越来越好,但在交叉验证集上的误差却越来越大,这显然不是我们想要的,因为其泛化能力和鲁棒性也越来越差。

    二、过拟合产生的原因

    在这里插入图片描述

    图2.1 Bias/Variance

    偏差/方差欠拟合/过拟合有着密不可分的关系,我们现在讨论如图2.1中右下角的低偏差高方差即只有过拟合现象的原因。
    1.数据集样本数过少
    如图2.1右下图所示,当样本较少且不是簇型的时候,此时的模型可能因四周“对称”带来的误差累积为0,也就是对测试样本拟合的很“完美”,但若再增加一个样本,则可能模型的误差会增加很多,拟合效果会很差。
    2.算法模型为了更好的拟合样本集,使其模型的拟合能力超过远远超过了问题复杂度,也就是学习模型过于复杂
    对于线性回归问题来说,也就是多项式次数过高的问题;对于神经网络来说,网络结构过于复杂,单层节点数过多等也可能造成过拟合,以做过的一个图像识别项目举例,如图2.2所示,原学习目标是想检测完整的轿车,但分类器训练的结果却是将后视镜部分当作了轿车,原因是当时训练的stage过多,将轿车的细化特征学习过多以至于出现过拟合现象。
    在这里插入图片描述

    图2.2 图像识别中的过拟合现象

    3.样本中数据噪声干扰过大,大到模型过分记住了噪声特征,而忽略了真实的输入输出间的关系。

    三、如何降低过拟合

    1.(针对问题1)解决过拟合的根本方法是增加数据集的规模,理论上只要样本数足够多,即使模型足够复杂,有一定的噪声,模型也会收敛到一个比较好的结果。
    实际中由于数据集采集成本过高,通常使用一些退而求其次的方法来制造数据集,比如在图像处理中,可以利用反转、平移、切割、调整光亮,使用不同滤波来扩充数据集。
    而在模型的训练阶段,为了节省数据成本,我们会采取诸如留一法、交叉验证法、自助法等用于数据采样。
    2.(针对问题2)对于模型过于复杂,我们可以做的事情很多。
    2.1使模型本身简单化
    对于线性回归我们可以降低多项式的次数,对于神经网络我们可以减少隐藏层层数,节点数等,对于决策树,我们可以进行剪枝操作等。

    2.2正则化
    正则化是解决过拟合最常用的方法之一,最为常用的用为L1正则化与L2正则化。L0可以最自然的实现“稀疏约束”,但其求解性质不太良好,利用L1范数是L0范数的最优凸近似,又有较好的求解特性(可利用近端梯度下降求解),因此可以得到较为稀疏的解,利用L2范数进行正则化则可以大大降低计算量,拥有计算方便的特性。
    在这里插入图片描述

    图2.3 高斯核模型L2约束的最小二乘学习法运用(改变带宽与正则化参数)

    2.3 对于神经网络,我们可以采用增加Drop层(在每层中随机选取一些节点使其不工作),或是添加Batch Normalization来减轻过拟合现象。

    2.4进行特征选择与稀疏学习,常见的特征选择可分为分为1)过滤式,2)包裹式,3)嵌入式稀疏表示可以使大多数问题变得线性可分,且稀疏样本可以给存储带来方便,稀疏表示可以通过字典学习等方式得到,它可以将样本转化为合适的稀疏表示,从而使学习任务得以简化,模型复杂度降低。
    3.(针对问题三)在进行数据训练进行之前进行数据清洗,即在回归任务中删除异常的噪声点,在分类任务中将错误的label进行纠正。

    以上为个人在机器学习、深度学习以及代码实现中关于过拟合现象的一些浅薄认识,如有不妥之处肯请各位包涵指正。

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  • 在模型评估过程中,过拟合和欠...能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法降低过拟合风险的方法: 1.从数据入手,获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段,因为更多的样本能...

    在模型评估过程中,过拟合和欠拟合具体指什么现象?

    过拟合是指模型在训练数据拟合呈过当的情况,反应到评估指标上,就是模型在训练集上的表现很好,但在测试集和新数据上的表现很差。欠拟合指的是模型在训练和预测时都不好的情况。

     

    能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法?

    降低过拟合风险的方法:

    1.从数据入手,获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段,因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征,减少噪声的影响。当然,直接增加实验数据一般是很困难的,但是可以通过一定的规则来扩充训练数据。比如在图像分类问题上,可以通过图像的平移,旋转,缩放等方式扩充数据,更进一步地,可以使用生成式对抗网络来合成大量新训练数据。

    2.降低模型的复杂度,在数据较少时,模型过于复杂是产生过拟合的主要因素,适当降低模型复杂化度可以避免模型拟合过多的采样噪声。例如在神经网络模型中减少网络层数,神经元个数等,在决策树模型中降低树的深度,进行剪枝。

    3,正则化方法。给模型参数加上一定正则约束,比如将权值大小加入到损失函数总。

    4.集成学习方法。集成学习是吧多个模型集成在一起,来降低单一模型过拟合风险,如Bagging方法。

     

     

    降低 欠拟合风险的方法:

    1.添加新特性。当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时,模型容易出现欠拟合。通过挖掘上下文特征  ID类特征  组合特征 等新的特征,往往能够取得很好的效果。在深度学习的潮流中,有很多模型可以帮助完成特征工程,如因子分解机,梯度提升决策树,Depp-corssing等都成为丰富特征的方法。

    2.增加模型复杂度,简单模型的学习能力较差,通过增加模型的复杂度可以使模型拥有更强的拟合能力。例如在线性模型中增加高次项,在神经网络模型中增加网络层数和神经元个数。

    3.减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的,但当模型出现欠拟合现象时,则需要有针对性的减小正则化系数。

     

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  • 过拟合(OverFitting)问题在机器学习中很常见,即模型在训练集数据上表现很好,但在测试集与新数据集上泛化能力很差,这就是过拟合。 1.过拟合的原因 造成过拟合的原因很多。常见的如下 1.训练集数据太少,很容易就...

    0.前言

    过拟合(OverFitting)问题在机器学习中很常见,即模型在训练集数据上表现很好,但在测试集与新数据集上泛化能力很差,这就是过拟合。

    1.过拟合的原因

    造成过拟合的原因很多。常见的如下
    1.训练集数据太少,很容易就过拟合了。
    2.训练集测试集的数据分布不一致,这点很容易被忽略。比如有的算法要求数据集符合高斯分布,训练集也满足条件,但是上线以后线上数据分布发生了变化,效果肯定不会太好。
    3.模型本身特别复杂。比如树模型,如果树的棵数太多,深度太大,也很容易就过拟合。

    2.深度学习中解决过拟合问题的办法

    1.针对训练数据太少的问题,可以增加训练数据。
    2.增对模型复杂度太高的问题,可以降低模型复杂度。比如,减少层的数量或者减少神经元的个数,这样可以缩小网络的规模。
    3.正则化,这是解决过拟合的常用方法。
    4.dropout,神经网络在每一次迭代过程中随机地丢弃神经网络中的神经元。每当我们丢弃不同的神经元,相当于重新训练了一个新的神经网络。
    5.early stop,训练过程中,如果训练误差继续减小,但是测试误差已经开始增加,此时可以停止训练。
    6.集成学习,将多个模型进行组合,可以降低少数模型过拟合风险。
    7.BN,Batch Normalization。在CNN每层之间加上将神经元的权重调成标准正态分布的正则化层。

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  • Keras框架学习中的“降低过拟合”内容的整理。
  • 文章目录过拟合数据入手,获得更多数据降低模型复杂度正则化方法集成学习方法欠拟合添加新特征增加模型复杂度减小正则化系数 过拟合 1、数据入手,获得更多数据 2、降低模型复杂度 3、正则化方法 4、集成学习方法 ...
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