11、人工神经网络技术详解

人工神经网络技术详解

1. 过拟合与欠拟合问题及解决方法

1.1 过拟合与欠拟合的概念

在神经网络和机器学习算法的训练过程中，过拟合和欠拟合是两个常见的问题。欠拟合指的是模型无法学习训练数据，而过度拟合则意味着模型无法很好地进行泛化。欠拟合会导致分类不准确，而过拟合会使模型对数据过于专门化，无法很好地推广到新数据上。一个既不过度拟合也不欠拟合的网络，也就是能够很好地学习训练数据并展示出良好泛化能力的学习技术，才是预期表现更好的机器学习模型。

1.2 解决欠拟合的方法

• 增加更多层或神经元 ：欠拟合会导致难以捕捉拟合的复杂性，因此添加隐藏层和/或神经元有助于提高对基础数据的学习能力，从而限制欠拟合问题。此外，增加输入参数的数量也有助于更好地理解复杂数据，实现更好的拟合。例如，不通过主成分分析（PCA）等技术减少特征，而是输入原始数据或更多预处理后的特征，有助于避免欠拟合问题。
• 降低正则化参数 ：在损失函数中添加惩罚项有助于根据惩罚项λ调整模型的复杂度。因此，通过调整惩罚项，理想情况下降低惩罚项有助于改善拟合效果并减少偏差。
• 增加训练数据 ：欠拟合表明模型无法学习训练数据并利用潜在的（复杂）关系，因此增加能更好代表数据集中参数方差的训练数据，可以避免模型的欠拟合。

1.3 过拟合的解决方法 - Dropout技术

正则化通过修改成本函数来最小化过拟合。而Dropout技术则是随机丢弃人工神经网络中的神经元。不同Dropout值的