過擬合原因與解決方法

過擬合的原因：

1. 數據有噪聲

問題解決思路：去燥方法

2. 訓練數據不足，有限的訓練數據

問題解決思路：數據增強，增加訓練數據樣本。

3. 訓練模型過度導致模型非常複雜

問題解決思路：正則化(限制權值)，通過給損失函數引入額外信息給模型複雜性帶來相應的懲罰度。

 

過擬合解決辦法：

• 交叉驗證法
• 減少特徵
• 正則化
• 權值衰減
• 驗證數據