缓解过拟合的几个常用方法

缓解过拟合的几个常用方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/H_Geralt/article/details/139422795

过拟合（overfitting）是机器学习模型或深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，但在验证数据集和测试数据集中表现不佳的现象。为了解决这一问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性，可以采用以下几种常用方法：

1. 增加训练数据量

过拟合的一个常见原因是训练数据量不足，而模型网络过于复杂。通过增加训练数据量，可以缓解过拟合问题。例如，在可见光与红外光图像融合任务中，可以通过寻找大型数据集进行训练，增强模型参数的泛化能力。

2. 正则化

正则化通常使用L1范数和L2范数。其中，L2范数正则化更为常用，其原理是在损失函数后面增加一个L2范数的惩罚项，以避免训练出的参数过大。

3. Dropout

Dropout是一种专门针对神经网络的过拟合缓解方法，通常只在训练阶段使用。其基本思想是在训练过程中随机丢弃（drop out）一些神经元。具体实现方式是在每次迭代中，将当前层中的一些节点置零。

4. 早停法

在训练过程中，当验证损失开始增加时，及时停止训练，可以有效防止过拟合。

5. 减少特征

通过减少特征数量或降低模型复杂度（如移除层或减少神经元数量），可以在一定程度上避免过拟合。但这种方法可能会导致模型效果下降，因此不是特别推荐。

过拟合是一个需要解决的问题，因为它会让我们无法有效地使用现有数据。有时我们也可以在构建模型之前，预估到会出现过拟合的情况。有时在预处理过程中无法检测到过拟合，而是在构建模型后才能检测出来。我们可以使用上述方法解决过拟合问题。