减少过拟合的方法包括:(1)增加数据集规模,(2)对数据进行增广,比如图像的仿射变换与背景变换,模拟,合成图像等,(3)减少特征数量,可以降维,也可以选择更重要的特征,(4)裁剪神经网络或使用更简单的模型,(5)正则化处理,包括L1,L2,dropout和BN等,(6)清除部分异常数据,(7)监控性能指标,比如测试集达到某个准确率就...
重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的,如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。 提前终止法(Early stopping),对模型进行训练的过程即是对模型的参数进行学习更新的过程,这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法,如梯度下降(Gradient descent)学习算法。提前终止法便是一种迭代次数截断的方法来...
答:(1) 增加样本量,这是万能的方法,适用任何模型。 (2) 如果数据稀疏,使用L1正则,其他情况,用L2要好,可自己尝试。 (3) 通过特征选择,剔除一些不重要的特征,从而降低模型复杂度。 (4) 如果还过拟合,那就看看是否使用了过度复杂的特征构造工程,比如,某两个特征相乘/除/加等方式构造的特征,不要这样做了,保...
2 降低模型的复杂度。在数据较少的时候,模型过于复杂是产生过拟合的主要原因,适当的降低模型复杂度可以避免模型拟合过多的噪声数据。例如,在决策树模型中,适当的剪枝或者降低树的深度;在神经网络模型中减少网络层数、神经元个数等。 3 正则化方法。给模型的参数加上一定的正则约束,比如将权值的大小加入到损失函数中。
选用合适的模型 2.2 TensorFlow中的方法 为了防止过度拟合,最好的解决方案是使用更完整的训练数据。数据集应涵盖模型应处理的所有输入范围。仅当涉及新的有趣案例时,其他数据才有用。 经过更完整数据训练的模型自然会更好地推广。当这不再可能时,下一个最佳解决方案是使用正则化之类的技术。这些因素限制了模型可以存...
当出现过拟合时,有两类参数可以缓解: 第一类参数:用于直接控制模型的复杂度。包括max_depth,min_child_weight,gamma 等参数 第二类参数:用于增加随机性,从而使得模型在训练时对于噪音不敏感。包括subsample,colsample_bytree 还有就是直接减小learning rate,但需要同时增加estimator 参数。
重新清洗数据,导致过拟合的一个原因也有可能是数据不纯导致的,如果出现了过拟合就需要我们重新清洗数据。 提前终止法(Early stopping),对模型进行训练的过程即是对模型的参数进行学习更新的过程,这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法,如梯度下降(Gradient descent)学习算法。提前终止法便是一种迭代次数截断的方法来...