深度学习过拟合和欠拟合 解释欠拟合和过拟合

欠拟合和过拟合简介

机器/深度学习的基本问题是利用模型对图像、语音、数字等数据进行拟合。学习的目的是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。

在进行如下讲解之前先简单地介绍几个概念：模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力，追求这种泛化能力始终是机器与深度学习的目标。过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)是导致模型泛化能力不高的两种常见原因，都是模型学习能力与数据复杂度之间失配的结果。

“欠拟合”的主要体现为：在模型学习能力较弱，而数据复杂度较高的情况出现，此时模型由于学习能力不足，无法学习到数据集中的“一般规律”，因而导致泛化能力弱。

“过拟合”的表现与“欠拟合”的表现恰恰相反，其主要表现为：在模型学习能力过强的情况中出现，此时的模型学习能力太强，以至于将训练集单个样本自身的特点都能捕捉到，并将其认为是“一般规律”，同样这种情况也会导致模型泛化能力下降。

欠拟合与过拟合的表现如下图所示：

过拟合与欠拟合的区别：1）欠拟合在训练集和测试集上的性能都较差，而过拟合往往能较好地学习训练集数据的性质，而在测试集上的性能较差；2）在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差。

欠拟合原因与解决方法

欠拟合出现原因

• 数据的特征量过少
• 建立的模型复杂度过低

欠拟合解决方法主要包括如下几点：

• 添加多项式特征，这个方法在机器学习算法中应用较为普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强
• 增加新特征，通过加入进特征组合、高次特征等手段
• 减少正则化参数，正则化的目的是用来防止过拟合的，但是模型出现了欠拟合，则需要减少正则化参数
• ***调整模型的容量(capacity)***，通俗地，模型的容量是指其拟合各种函数的能力

过拟合原因与解决方法

过拟合出现原因

• 样本原因 ，
  1）样本噪音干扰过大，样本中的部分噪音被认为是数据的特征从而扰乱了学习的过程；
  2）建模样本选取或是操作过程出现偏差，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等；
• 模型复杂度过高，参数太多
• 权值学习迭代次数足够多(Overtraining)

过拟合解决方案

• 数据扩增，即增加训练数据样本
• 正则化（Regularization）（L1和L2）
• Early stopping：一种迭代次数截断的方法来防止过拟合，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合
• Dropout