如何处理 TensorFlow 模型中的过拟合？

当机器学习模型学会在训练数据上表现良好，但无法推广到新的、看不见的数据时，就会发生过拟合。在 TensorFlow 模型中，过拟合通常表现为训练数据集的准确率较高，但验证或测试数据集的准确率较低。当模型在训练数据中捕获噪声或随机波动时，就会发生这种现象，就好像它们是真实的模式一样，从而导致看不见的数据性能不佳。

为什么 TensorFlow 模型会出现过拟合？

过度拟合可能由多种因素引起，包括：

1. 复杂模型架构：如果模型相对于可用的训练数据量来说过于复杂，它可以记住训练数据，而不是学习可泛化的模式。
2. 训练数据不足：如果训练数据集较小，则模型可能无法在数据中捕获足够的可变性，从而导致过度拟合。
3. 缺乏正则化：如果没有 dropout、L1/L2 正则化或提前停止等正则化技术，模型可能会因为不惩罚过于复杂的权重而过拟合。
4. 数据不匹配：如果训练数据集和测试数据集之间存在显著差异（例如，不同的分布、噪声水平），则模型可能难以泛化。

如何缓解 Tensorflow 模型中的过拟合？

使用以下检查，可以在 TensorFlow 模型中显著减少过拟合：

• 降低模型复杂性：过于复杂的模型更容易出现过拟合，因为它们有更多的参数来记住训练数据。考虑减少神经网络架构中的层数或神经元数。
• 正则化：L1 和 L2 正则化等正则化技术向损失函数添加了一个惩罚项，从而阻止了模型中的大权重。TensorFlow 通过层构造函数中的 kernel_regularizer 参数提供对正则化的内置支持。