人工智能AI面试题-3.2overfitting怎么解决

3.2      overfitting怎么解决 过拟合（overfitting）又来捣乱了！过拟合的症状就像下面这个图一样，模型在训练数据上表现得越来越好，但在验证集上的表现却逐渐恶化。这是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据，对新数据的泛化效果差，这可不咋地！泛化效果是我们模型的首要目标，如果泛化不好，那啥都白搭了。  过拟合就是泛化的反面，就像乡下来了大观园的刘姥姥，各种不适应。但是，经过良好教育的林黛玉进贾府就不会大惊小怪。 实际训练中，降低过拟合的方法通常如下： 1. **正则化 (Regularization)**   - **L2正则化：** 在目标函数中增加所有权重参数的平方和，迫使权重趋近于零但不为零。它对过拟合时的函数波动有所惩罚。   - **L1正则化：** 在目标函数中增加所有权重参数的绝对值之和，逼迫更多权重为零，实现了特征的自动选择。稀疏规则化是把无用特征的权重置为零的好帮手。 2. **随机失活 (Dropout)**   - 在训练时，以超参数p的概率让神经元被激活，相当于有p的概率将神经元输出设为零。这使得每个权重都不是不可或缺的，类似于庞大模型的集成效果。 3. **逐层归一化 (Batch Normalization)**   - 这个方法对每一层的输出进行归一化，使下一层的输入接近高斯分布。这避免了下一层的权重在输入方面过于偏见，从而提高了泛化效果。 4. **提前终止 (Early Stopping)**   - 追求过于精确的最小值可能会导致不良的泛化效果。很多训练方法提出了提前终止策略，根据交叉验证来确定最佳终止点，以避免过拟合。 这些神技将帮助你在机器学习领域战胜过拟合怪兽，让你的模型泛化能力更强！加油！🚀📉🧠