过拟合原因与解决方法

过拟合的原因：

1. 数据有噪声

问题解决思路：去燥方法

2. 训练数据不足，有限的训练数据

问题解决思路：数据增强，增加训练数据样本。

3. 训练模型过度导致模型非常复杂

问题解决思路：正则化(限制权值)，通过给损失函数引入额外信息给模型复杂性带来相应的惩罚度。

 

过拟合解决办法：

• 交叉验证法
• 减少特征
• 正则化
• 权值衰减
• 验证数据