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什么是过拟合#xff1f;
过拟合#xff08;Overfitting#xff09;是机器学习和深度学习中常见的问题之一#xff0c;它指的是模型在训练数据上表现得很好#xff0c;但在未见过的新数据上表现较差的现象。 当一个模型过度地学习了训练数据的细节和噪声#…基本概念
什么是过拟合
过拟合Overfitting是机器学习和深度学习中常见的问题之一它指的是模型在训练数据上表现得很好但在未见过的新数据上表现较差的现象。 当一个模型过度地学习了训练数据的细节和噪声而忽略了数据中的一般规律和模式时就会发生过拟合。过拟合是由于模型过于复杂或者训练数据过少导致模型记住了训练数据中的每个细节从而无法泛化到新数据。
解决方法
1.增加训练数据量通过增加更多的训练数据使得模型能够更好地学习数据的一般规律而不是过多地依赖于少量的数据样本。 2.简化模型减少模型的复杂度如减少网络的层数、减少节点数、减少参数量等从而降低过拟合的风险。 3.使用正则化技术如L1正则化、L2正则化等通过在损失函数中添加正则化项惩罚过大的权重防止模型过度拟合训练数据。 4.使用Dropout在训练过程中随机丢弃部分神经元减少模型的复杂性有助于防止过拟合。 5.交叉验证使用交叉验证来评估模型的性能通过不同子集的训练集和测试集来评估模型的泛化能力。
Dropout
Dropout是一种用于减少过拟合问题的正则化技术常用于深度神经网络训练中。是一种随机丢弃drop神经元的方法。 在正常的神经网络中每个神经元都会对输入进行权重计算和传递这样每个神经元都可能贡献过多导致网络过拟合训练数据。Dropout通过在训练过程中随机丢弃一部分神经元即在前向传播过程中以一定的概率将某些神经元的输出置为0这样可以强制神经网络学习到更加鲁棒的特征。
对比加Dropout层和不加Dropout层
import torch
import matplotlib.pyplot as plt# 用于复现
# torch.manual_seed(1) # reproducible# 20个数据点
N_SAMPLES 20
# 隐藏层的个数为300
N_HIDDEN 300# training data
# 在-1到1之间等差取N_SAMPLES个点然后再加维度最终的数据变为N_SAMPLES行、1列的向量
x torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, N_SAMPLES), 1)
# 在均值为0、标准差为1的正态分布中采样N_SAMPLES个点的值然后乘0.3加上x最后得到x对应的y值
y x 0.3*torch.normal(torch.zeros(N_SAMPLES, 1), torch.ones(N_SAMPLES, 1))# test data
test_x torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, N_SAMPLES), 1)
test_y test_x 0.3*torch.normal(torch.zeros(N_SAMPLES, 1), torch.ones(N_SAMPLES, 1))# show data
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), cmagenta, s50, alpha0.5, labeltrain)
plt.scatter(test_x.data.numpy(), test_y.data.numpy(), ccyan, s50, alpha0.5, labeltest)
plt.legend(locupper left)
plt.ylim((-2.5, 2.5))
plt.show()# 快速搭建神经网络不加dropout层
net_overfitting torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(1, N_HIDDEN),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(N_HIDDEN, N_HIDDEN),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(N_HIDDEN, 1),
)# 加了dropout层的
net_dropped torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(1, N_HIDDEN),torch.nn.Dropout(0.5), # drop 50% of the neurontorch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(N_HIDDEN, N_HIDDEN),torch.nn.Dropout(0.5), # drop 50% of the neurontorch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(N_HIDDEN, 1),
)print(net_overfitting) # net architecture
print(net_dropped)# 使用Adam优化神经网络的参数
optimizer_ofit torch.optim.Adam(net_overfitting.parameters(), lr0.01)
optimizer_drop torch.optim.Adam(net_dropped.parameters(), lr0.01)
# 误差函数使用MSELoss
loss_func torch.nn.MSELoss()# 开启交互式绘图
plt.ion() # something about plotting# 训练五百步
for t in range(500):# 将x输入到不加dropout层的神经网络中得预测值pred_ofit net_overfitting(x)# 将x输入到加了dropout层的神经网络中得预测值pred_drop net_dropped(x)# 计算lossloss_ofit loss_func(pred_ofit, y)# 计算lossloss_drop loss_func(pred_drop, y)# 梯度清零optimizer_ofit.zero_grad()optimizer_drop.zero_grad()# 误差反向传播loss_ofit.backward()loss_drop.backward()# 优化器逐步优化optimizer_ofit.step()optimizer_drop.step()# 每10步进行更新if t % 10 0:net_overfitting.eval()和net_dropped.eval()是将两个神经网络模型切换到评估模式用于在测试数据上进行稳定的前向传播得到准确的预测结果。# change to eval mode in order to fix drop out effectnet_overfitting.eval()net_dropped.eval() # parameters for dropout differ from train mode# plottingplt.cla()test_pred_ofit net_overfitting(test_x)test_pred_drop net_dropped(test_x)plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy(), cmagenta, s50, alpha0.3, labeltrain)plt.scatter(test_x.data.numpy(), test_y.data.numpy(), ccyan, s50, alpha0.3, labeltest)plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_ofit.data.numpy(), r-, lw3, labeloverfitting)plt.plot(test_x.data.numpy(), test_pred_drop.data.numpy(), b--, lw3, labeldropout(50%))plt.text(0, -1.2, overfitting loss%.4f % loss_func(test_pred_ofit, test_y).data.numpy(), fontdict{size: 20, color: red})plt.text(0, -1.5, dropout loss%.4f % loss_func(test_pred_drop, test_y).data.numpy(), fontdict{size: 20, color: blue})plt.legend(locupper left)plt.ylim((-2.5, 2.5))plt.pause(0.1)# change back to train mode在训练模式下神经网络中的Dropout层将会生效即在前向传播过程中会随机丢弃一部分神经元。这是为了在训练阶段增加模型的鲁棒性避免过拟合。net_overfitting.train()net_dropped.train()# 关闭交互模式
plt.ioff()
plt.show()运行效果
