BAT面试题30：过拟合怎么产生的？防止措施有哪些？

什么是过拟合？

过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。

过拟合带来什么问题？

具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效果差。模型泛化能力弱。

过拟合产生的原因？

在对模型进行训练时，有可能遇到训练数据不够，即训练数据无法对整个数据的分布进行估计的时候；

权值学习迭代次数足够多(Overtraining)，拟合了训练数据中的噪声和训练样例中没有代表性的特征。

通过下图可以看出，随着模型训练的进行，模型的复杂度会增加，此时模型在训练数据集上的训练误差会逐渐减小，但是在模型的复杂度达到一定程度时，模型在验证集上的误差反而随着模型的复杂度增加而增大。此时便发生了过拟合，即模型的复杂度升高，但是该模型在除训练集之外的数据集上却不work。

如何解决过拟合问题？

1 Early stopping

对模型进行训练的过程即是对模型的参数进行学习更新的过程，这个参数学习的过程往往会用到一些迭代方法，如梯度下降（Gradient descent）学习算法。Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟合的方法，即在模型对训练数据集迭代收敛之前停止迭代来防止过拟合。

Early stopping方法的具体做法是，在每一个Epoch结束时（一个Epoch集为对所有的训练数据的一轮遍历）计算validation data的accuracy，当accuracy不再提高时，就停止训练。这种做法很符合直观感受，因为accurary都不再提高了，在继续训练也是无益的，只会提高训练的时间。

那么该做法的一个重点便是怎样才认为validation accurary不再提高了呢？并不是说validation accuracy一降下来便认为不再提高了，因为可能经过这个Epoch后，accuracy降低了，但是随后的Epoch又让accuracy又上去了，所以不能根据一两次的连续降低就判断不再提高。

一般的做法是，在训练的过程中，记录到目前为止最好的validation accuracy，当连续10次Epoch（或者更多次）没达到最佳accuracy时，则可以认为accuracy不再提高了。

此时便可以停止迭代了（Early Stopping）。这种策略也称为

“No-improvement-in-n”

n即Epoch的次数，可以根据实际情况取，如10、20、30……

2 数据集扩增

这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型「看见」尽可能多的「例外情况」，它就会不断修正自己，从而得到更好的结果。

如何获取更多数据，可以有以下几个方法：

从数据源头获取更多数据：这个是容易想到的，例如物体分类，我就再多拍几张照片好了；但是，在很多情况下，大幅增加数据本身就不容易；另外，我们不清楚获取多少数据才算够；

根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据：这个一般不用，因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差。

数据增强（Data Augmentation）：通过一定规则扩充数据。如在物体分类问题里，物体在图像中的位置、姿态、尺度，整体图片明暗度等都不会影响分类结果。我们就可以通过图像平移、翻转、缩放、切割等手段将数据库成倍扩充；

3 正则化（regularization）

4 dropout

在训练时，每次随机（如50%概率）忽略隐层的某些节点

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参考：

https://blog.csdn.net/chen645096127/article/details/78990928