对于一个“训练调参工程师”来说,在训练过程遇到过拟合现象,是常事。当然,如何降低过拟合,也是在面试过程中,经常被面试官问到的问题(没啥可问的,就只能这样问了)。以下是我们会常考虑常事使用的解决方法,按照重要程度依次排列:
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数据增强(Data Augmentation):通过对训练数据进行随机变换、旋转、缩放等操作,增加训练数据的多样性,从而减少过拟合的风险。数据增强是防止过拟合的最常用方法之一,可以大大提高模型的泛化能力。
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正则化(Regularization):通过在损失函数中添加正则化项,限制模型的复杂度,从而减少过拟合的风险。常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化以及Dropout等。
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Dropout:通过随机删除一部分神经元,减少神经元之间的依赖关系,防止模型在训练集上过拟合。Dropout可以看作是对模型进行了集成,每次训练时随机地去掉一些神经元,相当于训练了多个不同的子模型,最终将它们进行集成得到最终的模型。
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早停法(Early Stopping):在训练过程中,通过监测验证集上的损失函数,并在损失函数不再下降时停止训练,从而防止模型在训练集上过拟合。
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模型集成(Model Ensemble):通过将多个模型进行集成,可以减少过拟合的风险,提高模型的泛化能