解决过拟合（over-fitting）

来源：画鸵萌宠网

在我们学习深度学习时，我们很有可能遇到过拟合问题，所谓过拟合，顾名思义就是我们所训练的网络过于“强大”。

举个例子，我们生活中都想要变成一个骄傲的人，但是由于后来成长过猛，我们变成了一位自负的人。毋庸置疑这是一个坏的结果。

在程序中的过拟合可以理解成如下的表现：

黑色代表我们期望的训练结果。绿色则是过拟合的训练结果。

那么问题来了过拟合到底有什么不好？其实过拟合会丢失很多数据特征。

四种方法

1. Dropout裁剪网络(用的较多)

2.增加数据

数加数据是解决过拟合中思想比较朴素的方法。训练集越多，过拟合的概率越小，数据增广是一个比较方便有效屡试不爽的方法，但各类领域的增广方法都不同。比如计算机视觉那里可以通过旋转图片解决。

3.使训练提前停止

提前停止的策略是在验证集误差出现增大之后，提前结束训练；而不是一直等待验证集误差达到最小。提前停止策略十分简单,执行效率高，但需要额外的空间备份参数。

4.集成学习

集成学习算法也可以有效的减轻过拟合。Bagging通过平均多个模型的结果，来降低模型的方差。Boosting不仅能够减小偏差，还能减小方差。

还有其他方法，问题都可以解决。

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