下列哪些方法用来减少过拟合

① 拟合函数过参数化怎么办

如果您的拟合函数过参数化，可能会出现过拟合现象，即模型过度拟合样本数据，导致对新数据的预测效果较差。为了解让滑决过拟伍滑肆合问题，可以采用以下方法：

1. 简化模型参数：减少模型的参数数目，可以让模型更加简单，缓解过拟合问题。可以通过手动减少模型特征的方法，也可以通过自动化选择特征的方法来实现。

2. 增加数据量：增加样本量可以使模型更加通用，减少模型对特定数据的过度拟合。可以通过抽样、合成样本等方法来增加数据量。

3. 正则化：通过增加正腔轿则项限制模型的复杂度，进而使模型更加平滑，缓解过拟合现象。比较流行的正则化方法有L1和L2正则化。

4. 交叉验证：通过交叉验证等方法，可以评估模型的泛化能力，进而选择出适合的模型。

需要注意的是，过拟合并不是一种绝对坏的现象。如果您的样本量较小或特征较复杂，过拟合也可能是在当前条件下最好的拟合方案。因此，在选择减少过拟合策略时，需要根据实际情况来选择合适的方法以平衡预测准确性和泛化能力。

② 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

根据独立同分布假设，更多的数据往往对样本空间的整体分布估计更准确，不过实际应用中由于种种原因，并不一定总能获得足够的数据，例如成本问题。通俗得讲，数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般有以下方法：从数据源头采集更多数据；复制原有数据并加上随机噪声；重采样；根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等。正则化是假设模型的参数服从先验概率，即为模型参数添加先验，不同的正则化方式的先验分布不一样（L1正则是拉普拉斯先验，而L2正则则是高斯先验）。规定了参数的分布，降低了模型的复杂度，增强对噪声和异常点的抗干扰能力。

③ 神经网络减轻过度拟合的四种方法

这个方法是在未规范化的代价函数上加上一个权重绝对值的和：

然后使用一个因子 进行量化调整，其中 可以称为规范化参数， 就是训练集合的大小。

规划化有时候也被称为权重衰减，它的主要功能就是为了在最小化原始代价函数与寻找小的权重之间找个折中，两部分之间相对的重要程度就由 来控制， 越小，就偏向于最小化原始代价函数，反之，就偏向于小的权重。

至于为什么规范化可以减轻过度拟合，粗略的讲，规范化有助于训练小的权重，大的权重容易将训练数据中的噪声过于放大，从而影响模型在测试数据上的泛化能力，小的权重则不会因为一个微小的变动导致结果的大幅度变化，而是由训练数据中最普遍易泛化的特征共同作用。这边主要讲解减轻过度拟合的方法，具体为什么规范化可以减轻过度拟合，在以后的博客中会专门写一篇文章解释。

L2规范化与L1规范化有些类似，这个方法是在未规范化的代价函数上加上所有权重平方的和：

虽然两种规范化有类似的地方，不过我们也需要理解一下L1规范化训练的网络和L2规范化训练的网络不同的行为，对L1规范化代价函数求偏导：

其中 就是 的正负号，即 是正数时为+1，而 是负数时为-1。
对L1规范化的网络进行更新的规则就是：

对L2规范化代价函数求偏导：

对L2规范化的网络进行更新的规则就是：

在两种情形下，规范化的效果就是缩小权重。两种规范化都惩罚大的权重，但权重缩小的方式不同。
在L1规范化中，权重通过一个常量 向0进行缩小，而L2规范化中，权重通过一个和 成比例的量进行缩小。所以，当一个特定的权重绝对值 很大时，L1规范化的权重缩小远比L2规范化要小得多。相反，房一个特定的权重绝对值 很小时，L1规范化的权重缩小远比L2规范化要大得多。

最终结果就是：L1规范化倾向于聚集网络的权重比较小的时候，而L2规范化则倾向于权重比较大时。

弃权是一种相当激进的技术，并不依赖于对代价函数的修改，而是改变了网络本身。假设我们尝试训练一个网络：

训练好的神经网络，增加训练数据是一个稳定有效的方式，因为更少的数据意味着我们的网络接触更少的信息变化。如果我们使用大量更多的训练数据，那么，我们可能会得到更好的性能，即使是用简单的网络。
获取更多的数据代价很大，在实践中常常是很中喊难使用的。不过，还吵培旁有一种方法能够获得近似的效果，那就是人为扩展训练数据。比如图像识别，对已有的图像进行旋转、转换、扭曲，还有一种特殊的为了模仿手部肌肉的随机抖动的图像扭曲方法。比如语音识别，可以通过增加噪声来扩展训练数据。
一般就是通过应用反应真实世界变化的操升橡作来扩展训练数据。

④ 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

比如用Ensemble类的，例如adaboost那样，不训练单个分类而是平均多个弱分类。
类似的方法对深度神经网络而言有Random Dropout，训练的过程中每次都随机遮蔽一些神经元（比如用Binomial随机出1或者0 ，概率为p），保证实际测试的时候，网络的输出类似于训练时随机遮蔽过后的不同的神经网络的平均。就结果而言也可以缓解过拟合。
还有提早终止训练的。
不过更普遍的方法一般都是归一化，用L2或者L1来压制模型本身的复杂度。参考“Structural Risk Minimization”。

⑤ 什么是过拟合如何避免过拟合问题

过拟合 :所选模型的复杂度比真模型更高;学习时选择的模型所包含的参数过多,对已经数据预测得很好,但是对未知数据预测得很差的现象.

过拟合一般特点 :高方差,低偏差;

导致过拟合原因: 训练斗乱猛数据不够,模型进行过度训练（overtraining）等

如何避免过拟合:

1) Early stopping （适当的stopping criterion）: Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防陪模止过拟合

2) 数据集扩增 : 数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般方法有：从数据源头采集更多数据，复制原有数据并加上随机噪声，重采样，根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据等

3）正则化方法： 一般有L1正空桥则与L2正则等

4）Dropout： 正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。而在神经网络中，有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的，其名为Dropout

⑥ 深度学习防止过拟合的方法有哪些

可以用dropout、正则化、增大数据量等方法。实战中dropout是比较推荐的方法。

⑦ 机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些

防止过拟合的方法：

1，从模型&数据角度。

获取更多数据，你的模型可以存储很多很多的信息，这意味着你输入模型的训练数据越多，模型就越不可能发生过拟合。原因是随着你添加更多数据，模型会无法过拟合所有的数据样本，被迫产生泛化以取得进步。

收集更多的数据样本应该是所有数据科学任务的第一步，数据越多会让模型的准确率更高，这样也就能降低发生过拟合的概率。

2，数据增强&噪声数据。

收集更多的数据会比较耗时耗力。如果没有时间和精力做这个，应该尝试让你的数据看起来更多元化一些。利用数据增强的方法可以做到这一点，这样模型每次处理样本的时候，都会以不同于前一次的角度看待样本。这就提高了模型从每个样本中学习参数的难度。

3，简化模型

即时你现在手中获取了所有需要的数据，如果你的模型仍然过拟合训练数据集，可能是因为模型过于强大。那么你可以试着降低模型的复杂程度。

4，从训练过程角度。

大部分情况下，模型会首先学习数据的正确分布，然后在某个时间点上开始对数据过拟合。通过识别模型是从哪些地方开始发生转变的，那么就可以在过拟合出现之前停止模型的学习过程。和前面一样，通过查看随着时间推移的训练错误，就可以做到这一点。

5，从正则化角度。

正则化是指约束模型的学习以减少过拟合的过程。它可以有多种形式，下面我们看看部分形式。L1和L2正则化 正则化的一个最强大最知名的特性就是能向损失函数增加“惩罚项”（penalty）。

所谓‘惩罚’是指对损失函数中的某些参数做一些限制。最常见的惩罚项是L1和L2：L1惩罚项的目的是将权重的绝对值最小化，L2惩罚项的目的是将权重的平方值最小化。