掌握过拟合与欠拟合：训练误差与泛化技巧

本资源主要讨论了机器学习中的两个关键概念：过拟合与欠拟合，以及如何通过不同的方法来解决这两个问题。过拟合指的是模型在训练数据上表现良好，但在未见过的新数据（测试集）上表现不佳，因为它过度捕捉了训练数据中的噪声和异常值，导致训练误差远大于泛化误差。欠拟合则是模型未能充分学习数据中的模式，即使在训练集上的误差也很高，因为模型的复杂度不足以捕捉数据的内在规律。 训练误差衡量的是模型在训练数据上的性能，而泛化误差则衡量模型在未知数据上的预测能力。解决过拟合的方法包括： 1. **增加数据集**：通过获取更多的样本或多样化的数据，可以帮助模型更好地理解和适应数据的分布，减少对特定噪声的依赖。 2. **权重衰减**（L2正则化）：通过在损失函数中加入权重的平方项，促使模型参数向较小的值收敛，防止参数过大导致过拟合。 3. **Dropout层**：随机在训练过程中丢弃一部分神经元，强制模型学习到更稳定的特征表示。 4. **Batch Normalization层**：通过对输入数据进行标准化，使得每一层的输入都具有相似的分布，加速训练过程并减少过拟合。 欠拟合的解决方案主要包括： - **增加模型复杂性**：通过增加神经网络的层数或节点数，提高模型的表达能力，使其能更好地拟合数据。 - **调整学习率**：降低学习率可以使模型在更新参数时更加谨慎，避免快速跳过全局最优解。 - **改变优化策略**：尝试不同的优化算法，如Adam、RMSprop等，可能有助于找到更好的局部最小值。 - **L2范数正则化**：与权重衰减类似，通过惩罚大的权重值来控制模型复杂度。 最后，资源还提到了Batch Normalization（BatchNorm）技术，它涉及学习两个可训练参数γ和β，用于对每个批次的输入数据进行缩放和偏移，这有助于稳定神经网络的训练过程，特别是在深度学习中。通过这些技术，我们可以平衡模型的拟合能力和泛化能力，从而提高整体性能。