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深度学习——超参数设置

2022-04-23 15:08:00 【請叫我做雷锋】

一.过拟合
1.定义：给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。
2.通俗解释
在这里插入图片描述 3.常见原因
主要是学习过度和样本特征不均衡，如果细分，还可以包括（并未能列举全部原因）：
（1）建模样本选取有误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则
（2）样本噪音干扰过大，使得机器将学习了噪音，还认为是特征，从而扰乱了预设的分类规则
（3）假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立（4）参数太多，模型复杂度过高
（5）对于tree-based模型，如果我们对于其深度与split没有合理的限制，有可能使节点只包含单纯的事件数据(event)或非事件数据(no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集
（6）对于神经网络模型：1).权值学习迭代次数太多(Overtraining)，2).BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面。
4.解决方法
->模型上：神经网络：加dropout，batch normalization基于树的模型：限制深度，加入正则化项等设置提前终止条件。
->数据上：增加数据集对数据集进行增强处理（augmentation)。
二、正则化
预备知识（梯度下降法）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113714840
1.正则化的目的：为了模型的泛化而添加的一个权值累加项。

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