过拟合，预防过拟合。

博客摘自：

　　http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629

　　http://lbingkuai.iteye.com/blog/1666181

使用数据挖掘或者机器学习建立模型的目的：使用已经产生的（假设的独立同分布的）数据去训练，然后使用训练好的模型去拟合未来的数据分布。然而现实生活中的数据独立同分布的假设往往不成立。并且在数据量少的情况下，不足以对整个数据集的分布进行估计。因此，在实际应用中，通常会加入一些手段，防止训练模型过拟合，提高模型的泛化能力。

过拟合： 为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。

　　　　　图像表示：

　　　　　　　　

　　　　　原因：一个过拟合的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的），导致泛化能力比较差，显然就过犹不及了。

　　

　　　　　 另是一种解释：

　　　　　　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，或者在对模型进行过度训练（overtraining）时，常　　　　　常会导致模型的过拟合（overfitting）。如下图所示：
　　　　　　　　
  　　　　　通过上图可以看出，随着模型训练的进行，(polynomial: 多项式) 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。

手段：

• 　　Early stopping （适当的stopping criterion）

  　　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……

•      数据集扩增

  　　在数据挖掘领域流行着这样的一句话，“有时候往往拥有更多的数据胜过一个好的模型”。因为我们在使用训练数据训练模型，通过这个模型对将来的数据进行拟合，而在这之间又一个假设便是，训练数据与将来的数据是独立同分布的。即是使用当前的训练数据来对将来的数据进行估计与模拟，而更多的数据往往估计与模拟地更准确。

　　　　因此，更多的数据有时候更优秀。但是往往条件有限，如人力物力财力的不足，而不能收集到更多的数据，如在进行分类的任务中，需要对数据进行打标，并且很多情况下都是人工得进行打标，因此一旦需要打标的数据量过多，就会导致效率低下以及可能出错的情况。所以，往往在这时候，需要采取一些计算的方式与策略在已有的数据集上进行手脚，以得到更多的数据。

　　　　通俗得讲，数据机扩增即需要得到更多的符合要求的数据，即和已有的数据是独立同分布的，或者近似独立同分布的。一般有以下方法：

• 从数据源头采集更多数据
• 复制原有数据并加上随机噪声
• 重采样
• 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等

•     正则化方法

         正则化方法是指在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。

　　　　具体的可以参考：

　　　　　　http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49429629

•   Dropout

  　　正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合的。而在神经网络中，有一种方法是通过修改神经网络本身结构来实现的，其名为Dropout。该方法是在对网络进行训练时用一种技巧（trick），对于如下所示的三层人工神经网络：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　对于上图所示的网络，在训练开始时，随机得删除一些（可以设定为一半，也可以为1/3，1/4等）隐藏层神经元，即认为这些神经元不存在，同时保持输入层与输出层神经元的个数不变，这样便得到如下的ANN：
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　然后按照BP学习算法对ANN中的参数进行学习更新（虚线连接的单元不更新，因为认为这些神经元被临时删除了）。这样一次迭代更新便完成了。下一次迭代中，同样随机删除一些神经元，与上次不一样，做随机选择。这样一直进行瑕疵，直至训练结束。