深度学习项目中，会出现过拟合现象。这就好比考试前靠死记硬背的学生，他们在训练集中成绩优异，然而一旦碰到新题目，真实水平就会显现出来。本文将用代码演示5种经实战验证的过拟合解决方案，其目的是让你的模型真正掌握“解题思路”，而非仅仅“背诵答案”。
正则化技术实战
L1/L2正则化仿佛给模型加上了具有限制作用的事物，在keras中，只需于Dense层增添参数：有一个密集层，其神经元数量是64，该密集层使用了L2正则化，正则化系数为0.01 。L1正则化能产生稀疏权重，这种权重适用于特征选择，L2正则化会让权重平缓衰减，它更适用于通用场景。
实验数据显示，在MNIST数据集中，有未进行正则化处理的模型，其测试准确率比训练集低8%，添加L2正则化后，这个差距缩小到了3%。要注意，正则化系数需通过网格搜索来确定，通常在0.001到0.1这个范围间尝试。
层应用诀窍
随机让一部分神经元“休息”，这种做法就是，在里实现只需要nn.(0.5)。关键是要区分训练和预测模式：model.train()时生效，model.eval()对于CNN，建议在全连接层采用0.5的丢弃率，在卷积层采用0.2到0.3的丢弃率，使用完后要及时关掉。
在IMDB影评分类任务中，通过运用，模型在验证集上的F1分数提高了12% 。需要特别注意的是，会使训练时间延长，原因是每次迭代训练的都是不同的子网络。
早停法实现技巧
早停法类似于那些懂得适时停止操作的交易员，在使用Keras来实现时，要先对回调进行定义。早停法，监测指标为“验证损失”，耐心值设为5 。参数用于决定容忍轮数，该参数通常被设定为总epoch的10%至20% 。它配合回调，可保存最佳权重。
在房价预测项目中，早停法在100轮训练时，于第63轮就停止了训练，它节省了37%的计算资源，并且其测试误差比完整训练降低了5% 。要记住，得先用验证集进行评估，只有这样做才能避免在测试集上作弊。
数据增强策略
对于图像数据，的模块提供20多种增强方法，其中建议组合使用旋转（±30°），建议组合使用水平翻转，建议组合使用亮度调节（0.8 – 1.2倍）等 。对于文本数据，可以使用同义词替换，也可以使用随机插入等库的方法 。
在CIFAR-10实验中，仅运用基础增强，可使的测试准确率提升9%，若再配合等高级技巧，还能再提高4%，需注意增强幅度要合理，否则过度增强会反而引入噪声。
模型简化方法论
通过model.()可以观察参数量，还能够使用可视化工具。常见的简化手段有这些，要减少LSTM隐藏单元数，也就是从256降到128，用全局平均池化替换全连接层，使用深度可分离卷积等 。
在工业缺陷检测项目当中，自定义 CNN 的层数从 8 层减少到了 5 层，参数量降低了 60%，不过测试准确率仅下降了 2%，而且推理速度提高了 3 倍。模型简化需要与剪枝、量化等技术相结合，如此才能发挥出最大效果。
集成学习方案
的可以快速获得多数人的投票，还有更高级的做法，即采用，在第一层使用异构模型，像RF、SVM以及NN，在第二层运用逻辑回归来进行元学习，要注意各基学习器需具有多样性。
在天池医疗文本分类比赛中，冠军方案采用了集成BERT、、的方式，将过拟合指标（即训练与测试的差异）从单模型的15%压缩到了7%。这种集成方法效果良好，但其计算成本较高，适用于关键任务场景。
在实际项目当中，你遇到的最难处理的过拟合案例是什么样的，你是怎样把它解决的，欢迎在评论区分享你的实战经历，记得点赞收藏这篇文章，方便随时查看！
