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  • 早停 过拟合
    千次阅读
    2017-11-20 14:17:36

    另⼀种控制⽹络的复杂度的正则化⽅法是早停⽌( early stopping )。对于许多⽤于⽹络训练的最优化算法(例如共轭梯度法),误差函数是⼀个关于迭代次数的不增函数。然⽽,在独⽴数据(通常被称为验证集)上测量的误差,通常⾸先减⼩,接下来由于模型开始过拟合⽽逐渐增⼤(详见Ng机器学习视频)。于是,训练过程可以在误差最⼩的点停⽌,这样可以得到⼀个有着较好泛化性能的⽹络。
    如下图:
    itdadao
    通过限制迭代次数,达到防止过拟合的效果,这里,τη(τ是迭代次数,η是学习率)扮演了正则化参数λ的倒数的角色。
    若训练集误差降低但验证集误差升高,比如连续10次epoch没达到最佳validation accuracy,即可认为验证集精确度不再提高,则早停。

    参考资料:
    《PRML》
    《机器学习》周志华

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    过拟合解决——早停法 一、早停法简介(Early Stopping) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深度学习神经网络结构...

    过拟合解决——早停法

    一、早停法简介(Early Stopping)

    当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合:当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经开始变差。
    在这里插入图片描述
    图1、理想中的训练集误差和验证集的误差

    模型的泛化能力通常使用模型在验证数据集(validation set)上的表现来评估。随着网络的优化,我们期望的理想中的泛化错误如图1所示。即当模型在训练集上的误差降低的时候,其在验证集上的误差表现不会变差。反之,当模型在训练集上表现很好,在验证集上表现很差的时候,我们认为模型出现了过拟合(overfitting)的情况。

    解决过拟合问题有两个方向:降低参数空间的维度或者降低每个维度上的有效规模(effective size)。降低参数数量的方法包括greedy constructive learning、剪枝和权重共享等。降低每个参数维度的有效规模的方法主要是正则化,如权重衰变(weight decay)和早停法(early stopping)等。

    早停法是一种被广泛使用的方法,在很多案例上都比正则化的方法要好。图1是我们经常看到论文中出现的图,也是使用早停法出现的一个结果。其基本含义是在训练中计算模型在验证集上的表现,当模型在验证集上的表现开始下降的时候,停止训练,这样就能避免继续训练导致过拟合的问题。其主要步骤如下:

    1. 将原始的训练数据集划分成训练集和验证集
    2. 只在训练集上进行训练,并每个一个周期计算模型在验证集上的误差,例如,每15次epoch(mini batch训练中的一个周期)
    3. 当模型在验证集上的误差比上一次训练结果差的时候停止训练
    4. 使用上一次迭代结果中的参数作为模型的最终参数

    然而,在现实中,模型在验证集上的误差不会像上图那样平滑,而是像下图一样:

    在这里插入图片描述

    图2、真实的验证集误差变化曲线

    也就是说,模型在验证集上的表现可能咱短暂的变差之后有可能继续变好。上图在训练集迭代到400次的时候出现了16个局部最低。其中有4个最低值是它们所在位置出现的时候的最低点。其中全局最优大约出现在第205次迭代中。首次出现最低点是第45次迭代。相比较第45次迭代停止,到第400次迭代停止的时候找出的最低误差比第45次提高了1.1%,但是训练时间大约是前者的7倍。

    但是,并不是所有的误差曲线都像上图一样,有可能在出现第一次最低点之后,后面再也没有比当前最低点更低的情况了。所以我们看到,早停法主要是训练时间和泛化错误之间的权衡。尽管如此,也有某些停止标准也可以帮助我们寻找更好的权衡。

    二、如何使用早停法

    我们需要一个停止的标准来实施早停法,因此,我们希望它可以产生最低的繁华错误,同时也可以有最好的性价比,即给定泛化错误下的最小训练时间

    2.1、停止标准简介

    在这里插入图片描述

    第一类停止标准

    在这里插入图片描述

    第二类停止标准

    在这里插入图片描述

    第三类停止标准

    在这里插入图片描述

    2.2、停止标准选择规则

    一般情况下,“较慢”的标准会相对而言在平均水平上表现略好,可以提高泛化能力。然而,这些标准需要较长的训练时间。其实,总体而言,这些标准在系统性的区别很小。主要选择规则包括:

    1. 除非较小的提升也有很大价值,否则选择较快的停止标准
    2. 为了最大可能找到一个好的方案,使用GL标准
    3. 为了最大化平均解决方案的质量,如果网络只是过拟合了一点点,可以使用PQ标准,否则使用UP标准

    PS:早停法函数keras EarlyStopping()函数详解

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  • [过拟合]早停法 (Early Stopping)

    千次阅读 2020-03-04 12:24:01
    1、过拟合 过拟合(overfitting)指的是只能拟合训练数据, 但不能很好地拟合不包含在...降低每个参数维度的有效规模的方法主要是正则化,如权重衰变(weight decay)和早停法(early stopping)等。 降低参数数量...

    1、过拟合 

    过拟合(overfitting)指的是只能拟合训练数据, 但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态[来自 斋藤康溢]

    解决过拟合问题有两个方向:

    • 降低参数空间的维度或者降低每个维度上的有效规模(effective size)。降低每个参数维度的有效规模的方法主要是正则化,如权重衰变(weight decay)和早停法(early stopping)等。
    • 降低参数数量的方法包括greedy constructive learning、剪枝和权重共享(卷积)等。
       

    2、early stopping

    2.1 定义

    首先,先了解另一个东西,Callbacks.callbacks用于指定在每个epoch开始和结束的时候进行哪种特定操作。Callbacks中有一些设置好的接口,可以直接使用,如’acc’, 'val_acc’, ’loss’ 和 ’val_loss’等等。

    而EarlyStopping是Callbacks的一种,EarlyStopping则是用于提前停止训练的callbacks。具体地,可以达到当训练集上的loss不在减小(即减小的程度小于某个阈值)的时候停止继续训练。

    2.2 意义

    为了获得性能良好的神经网络,网络定型过程中需要进行许多关于所用设置(超参数)的决策。超参数之一是定型周期(epoch)的数量:亦即应当完整遍历数据集多少次(一次为一个epoch)如果epoch数量太少,网络有可能发生欠拟合(即对于定型数据的学习不够充分);如果epoch数量太多,则有可能发生过拟合(即网络对定型数据中的“噪声”而非信号拟合)。早停法旨在解决epoch数量需要手动设置的问题

    同时, 它也可以被视为一种能够避免网络发生过拟合的正则化方法 [与L1/L2权重衰减和丢弃法(dropout)类似].根本原因就是因为继续训练会导致测试集上的准确率下降。那继续训练导致测试准确率下降的原因猜测可能是1. 过拟合 2. 学习率过大导致不收敛 3. 使用正则项的时候,Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的,而是因为权重大小的降低。

    2.3 原理

    • 开始时,将训练的数据分为真的要训练的训练集和验证集
    • 每个epoch结束后(或每N个epoch后): 在验证集上获取测试结果,记录目前为止最好的验证集精度, 而随着epoch的增加,如果在验证集上发现测试误差上升,则停止训练;
    • 将之前处理测试集时准确率最高时的权重作为网络的最终参数。

    怎样才认为验证集精度不再提高了呢?并不是说验证集精度一降下来便认为不再提高了,因为可能经过这个Epoch后,精度降低了,但是随后的Epoch又让精度又上去了,所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。在现实中,模型在验证集上的误差不会像上图那样平滑,而是像下图一样:

    也就是说,模型在验证集上的表现可能从短暂的变差之后继续变好.总之,我们是不能提前知道它的走势,就像预测股票走势一样, 那到底什么时候喊停,所以我们需要一些停止标准来帮助我们去寻找更好的训练时间和泛化错误之间的权衡.


    2.4 使用

    我们需要一个停止的标准来实施早停法,因此,我们希望它可以产生最低的泛化错误,同时也可以有最好的性价比,即给定泛化错误下的最小训练时间.

    2.4.1 停止标准简介

    停止标准有很多,也很灵活,大约有三种。在给出早停法的具体标准之前,我们先确定一下符号。假设我们使用E作为训练算法的误差函数,那么E​tr​​(t)是训练数据上的误差,E​te​​(t)是测试集上的误差。实际情况下我们并不能知道泛化误差,因此我们使用验证集误差来估计它。

     

    2.4.2 停止标准选择规则

     

    reference

    1、深度学习技巧之Early Stopping(早停法)

    2、[深度学习] keras的EarlyStopping使用与技巧

    3、论文《Early Stopping | but when?》

     

    展开全文
  • 参考:...一、早停法简介(Early Stopping) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(general...

    参考:https://www.datalearner.com/blog/1051537860479157#2.2%E3%80%81%E5%81%9C%E6%AD%A2%E6%A0%87%E5%87%86%E9%80%89%E6%8B%A9%E8%A7%84%E5%88%99

    一、早停法简介(Early Stopping)

    当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合:当网络在训练集上表现越来越好,错误率越来越低的时候,实际上在某一刻,它在测试集的表现已经开始变差。

    二、Early Stopping 的优缺点:
    优点: 防止过拟合。
    缺点: 没有采取不同的方式来解决优化损失函数和降低方差这两个问题,而是用一种方法同时解决两个问题 ,结果就是要考虑的东西变得更复杂。之所以不能独立地处理,因为如果你停止了优化代价函数,你可能会发现代价函数的值不够小,同时你又不希望过拟合。
    解决办法: 尝试L1、L2正则化,dropout等。
    在这里插入图片描述

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