深度学习面临的非常严重的一个问题就是过拟合（overfitting）。通过一些正则化的方法，可以消除过拟合，从而使我们的模型能够得到更好的效果。
这张图，我想接触过机器学习的朋友们应该都看了很多遍了吧。
我们先从回归的角度来看待上图。假设坐标系内有一系列的点，我们希望通过一个函数来拟合出一条线，使得这条线能尽可能的贴近这些点，从而可以用这条线（也就是我们得到的模型）来表示坐标系中的点。上图中从左往右的情况依次为欠拟合，拟合的刚刚好，以及过拟合。
欠拟合：表示模型的参数过于简单（比如，你用一个一次函数的模型公式去拟合一个二次函数，出来的效果肯定是非常差的），无法很好的反应坐标系中点的分布情况。
拟合的刚刚好：这个是最理想的情况，我们所拟合出来的模型，基本上能够反应样本的分布情况，并且不会受到样本的误差的影响。
过拟合：表示我们拟合出的模型，能够非常完美的模拟样本的分布，但是，也把样本的误差等一系列因素都拟合了进去。这种情况一般会导致模型在训练集上效果很好，一旦转移到测试集，效果就会下降很多。因为模型在训练集上发生了过拟合，导致模型的泛化能力大大下降。
如上图所示，当发生或拟合的时候，样本在训练集上的损失error还可以持续下降，但是在测试集上的error却增加了，表示模型更差了。这就是因为模型发生了过拟合，导致其泛化能力下降，最终的结果就是虽然训练集上效果越来越好，但是在测试集上反而效果越来越差了。
为什么会有过拟合的产生，就是因为深度学习的模型中，参数实在太多，模型实在太复杂了。这么多的参数和这么庞大的模型，有的时候可以非常完美的拟合出符合训练集的模型，但是这种过分贴近训练集的模型，反而在测试集上效果太差。
这个时候，就需要用一些手段防止模型的过拟合，这个时候，正则化就派上用处了。
L1正则化和L2正则化非常类似，所以就放在一起说。这两个正则化的方法，就是在损失函数中添加一项，来防止过拟合。
添加上正则化项以后，模型的参数的数值就会变小，通常来讲，模型中的参数的数值越小，模型越趋向于简单，所以，可以通过这种方式防止过拟合。
L2正则化为：
这里的
λ
\lambda
λ 是一个超参数，需要人为的指定，通过控制
λ
\lambda
λ 的大小，可以控制前面的损失项和正则化项所占的比例。通过加入这个L2正则化项，会使得模型中的参数的数值趋近于0.（但不是0）
L1正则化为：
在这个公式中，我们直接用权值的绝对值来对模型进行惩罚，使得模型不要太拟合于训练集。和L2不同的是，此时的权值很可能最终会是0。当我们想要压缩模型的时候，采用L1正则化非常的合适。否则，其他情况我们通常更多的使用L2.
dropout，说白了就是让一些参数失效。具体我们举例说明。假设一个神经网络模型结构如下图所示：
在训练的每次循环中，我们随机的将一些参数进行隐藏，说白了就是将这些参数的值置为0。此时的网络，可能就如下图所示
此时的网络，相比于最初的网络，就显得没有那么复杂了，从而可以减少过拟合的发生。dropout的细节是，在训练网络的过程中（检测阶段是没有dropout这个过程中，检测阶段所有神经元都参与计算），每一次的训练，都随机的选取一部分点，将这些点的值置为0。
由于在每次的训练过程中，被隐藏的点都不一样，所以，我们也可以看成dropout使得该网络从一个网络变成了多个网络的累加。因为每一次训练，都隐藏了不同的权值，相当于都是一个新的网络。通过多次训练，相当于将不同的网络进行了叠加。
一般来讲，叠加而成的组合网络，一般优于单一网络，因为组合网络能够捕捉到更多的随机因素。同样的，采用了dropout以后，网络的性能一般也比没有使用dropout的网络要好。
之所以会发生过拟合，是因为模型的参数太多，可以用于训练的数据太少，所以除了更改模型的一些性质之外，也可以尝试增加训练数据的数量。
以计算机视觉中的图像分类举例，如下图所示
假设我的训练数据中，只有一张猫的图片，如上图左侧所示。但是，我们可以通过翻转，裁切，旋转，平移甚至高斯模糊等各种手段，用这一张图片生成很多张猫的图片，如上图右边所示。这些生成的图片，和原图片同属于一个类别，通过这种方法，可以大大的提高数据量，从而也可以防止过拟合。
在训练的过程中，可以将训练集的一部分分出来，作为验证集，然后在训练过程中，同时观察error在训集上和验证集上的大小，如上图所示。当发现训练集上error在持续减小，但是验证集上的error不再减小反而增大的时候，就表示该模型可能对训练集发生了过拟合，这个时候，就可以停止训练了。
在验证集error最小的时候停止训练，从而可以得到一个最好的效果。
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/44363288
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-12-20
