过拟合和欠拟合怎么解决

[TOC]

问题的原因

过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。

过拟合和欠拟合的解决办法较为相对，反面基本可以解决另一个问题。下面谈谈针对过拟合。

增加数据量。

当数据量较少时，模型容易过拟合。因此，增加数据量是解决过拟合问题的重要方法之一。如果数据集无法扩充，可以通过数据增强的方式来达到类似的效果。
简化模型结构。

过于复杂的模型容易导致过拟合。因此，可以通过简化模型结构的方式来解决过拟合问题。例如，减少深度学习模型的层数、减少神经元数量等。此外，也可以通过增加正则化项来限制模型的复杂度。
采用正则化方法。

正则化是一种常用的防止过拟合的方法。它通过在损失函数中加入正则化项，对模型参数进行惩罚，从而限制模型的复杂度。常见的正则化方法包括L1正则化、L2正则化等。
采用Dropout方法。

Dropout是一种常用的防止过拟合的方法。它通过在训练过程中随机地将一些神经元的输出置为0，从而强制模型学习到多种特征表示。这样可以使得模型更加鲁棒，防止过拟合。
交又验证。

交又验证是一种常用的评估模型性能的方法。它将数据集分为若干份每次将其中一份作为验证集，其余部分作为训练集。这样可以多次训练模型，并在验证集上进行测试，从而得到一个更加准确的模型性能评估结果。