3.2??????overfitting怎么解決 過擬合（overfitting）又來搗亂了！過擬合的癥狀就像下面這個圖一樣，模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得越來越好，但在驗證集上的表現(xiàn)卻逐漸惡化。這是因為模型過于復(fù)雜，過度擬合了訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對新數(shù)據(jù)的泛化效果差，這可不咋地！泛化效果是我們模型的首要目標，如果泛化不好，那啥都白搭了。  過擬合就是泛化的反面，就像鄉(xiāng)下來了大觀園的劉姥姥，各種不適應(yīng)。但是，經(jīng)過良好教育的林黛玉進賈府就不會大驚小怪。 實際訓(xùn)練中，降低過擬合的方法通常如下： 1. **正則化 (Regularization)** ??- **L2正則化：** 在目標函數(shù)中增加所有權(quán)重參數(shù)的平方和，迫使權(quán)重趨近于零但不為零。它對過擬合時的函數(shù)波動有所懲罰。 ??- **L1正則化：** 在目標函數(shù)中增加所有權(quán)重參數(shù)的絕對值之和，逼迫更多權(quán)重為零，實現(xiàn)了特征的自動選擇。稀疏規(guī)則化是把無用特征的權(quán)重置為零的好幫手。 2. **隨機失活 (Dropout)** ??- 在訓(xùn)練時，以超參數(shù)p的概率讓神經(jīng)元被激活，相當(dāng)于有p的概率將神經(jīng)元輸出設(shè)為零。這使得每個權(quán)重都不是不可或缺的，類似于龐大模型的集成效果。 3. **逐層歸一化 (Batch Normalization)** ??- 這個方法對每一層的輸出進行歸一化，使下一層的輸入接近高斯分布。這避免了下一層的權(quán)重在輸入方面過于偏見，從而提高了泛化效果。 4. **提前終止 (Early Stopping)** ??- 追求過于精確的最小值可能會導(dǎo)致不良的泛化效果。很多訓(xùn)練方法提出了提前終止策略，根據(jù)交叉驗證來確定最佳終止點，以避免過擬合。 這些神技將幫助你在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域戰(zhàn)勝過擬合怪獸，讓你的模型泛化能力更強！加油！??????