关于神经网络中过拟合的问题

在训练的时候你的模型是否会出现训练时速度很慢？或者预测结果与训练结果相差过大的现象？那我们可能就需要处理一下过拟合的问题了。

首先看一下overfitting维基百科上的一些信息：
Overfitting occurs when a model is excessively complex, such as having too many parameters relative to the number of observations. A model that has been overfit has poor predictive performance, as it overreacts to minor fluctuations in the training data.

In particular, a model is typically trained by maximizing its performance on some set of training data. However, its efficacy is determined not by its performance on the training data but by its ability to perform well on unseen data

The potential for overfitting depends not only on the number of parameters and data but also the conformability of the model structure with the data shape, and the magnitude of model error compared to the expected level of noise or error in the data.
从以上两段可以稍微总结一下，当你的模型过于复杂时，比如说输入参数过多，你的模型就会出现过拟合问题，该模型虽然会在训练集上表现出较好的预测结果，然而！在预测的时候呢？预测结果就会表现的很差。根据维基的定义以及我平时的一些实验总结，当你observation 的noise 过多，输入维度过大，都可能会导致overfitting。

解决办法就是我们可以启用交叉验证（cross-validation），正则化（regularization），Early Stopping，剪枝（pruning），Bayesian priors这几种方法。

先说cross-validation：
cross-validation 的原理就是现在它的一个子集上做训练，这个子集就是训练集，再用验证集测试所训练出的模型，来评价模型的性能和指标，最后再用测试集来预测。

Early Stopping就是在每次训练的epoch结束时，将计算出的accuracy 跟上一次的进行比较，如果accuracy 不再变化，那么停止训练。

下面主要说下regularization在NN中的作用：

模型假设三层，输入，隐藏，输出。输入层为2个神经元，输出为2个，batchsize为10，下图为当隐藏层神经元个数分别设置为3,6,20时，模型的情况：
 
注意看当隐藏神经元为20时，模型的状况，每个红色的点都被完美的归类，没错，这在训练时结果是很好，但是在测试集的表现呢？这就不一定了，谁能保证自己的训练结每点噪声呢？是不是？所以用这个模型去预测未知的，就可能造成预测结果很差，这就是NN的overfitting问题。

所以一般大部分情况，我们在调试模型时很多时候是在跟overfitting做斗争。关于regularization方法。

简单来说就是在目标函数上加一个λ

使之变成Error+λf(θ)，λ用来惩罚那些权重很大的向量,称之为正则系数吧！λ=0

就意味着没有采用regularization来预防overfitting。

regularization 有 L1 regularization和L2 regularization。如果你想知道哪一个特征对最后的结果产生了比较大的影响，可以采用L1 regularization，如果你不那么在意对特征的分析，那就用L2 regularization吧。