12、提升深度学习模型准确性：正则化与超参数调优

提升深度学习模型准确性：正则化与超参数调优

1. 引言

深度学习不仅仅是构建神经网络、使用现有数据集进行训练并报告模型准确率。它还涉及理解模型和数据集，并从多个方面改进基础模型。为了提升机器学习模型，尤其是深度学习模型的性能，有两组重要的技术：正则化方法和超参数调优。

2. 正则化

2.1 正则化的必要性

机器学习的主要目标是构建不仅在训练样本上表现良好，而且在未参与训练的新样本上也能有出色表现的模型。一个好的机器学习模型能够找到生成训练样本的真实潜在过程或函数的形式和参数，同时不会捕捉到单个训练样本的噪声。这样的模型可以很好地泛化到后续由相同过程生成的新样本上。

之前讨论过的方法，如将数据集划分为训练集和测试集，以及交叉验证，都是为了评估训练好的模型的泛化能力。测试集误差和交叉验证误差被称为“泛化误差”，即模型在未用于训练的样本上的误差率。机器学习的主要目标就是构建泛化误差率低的模型。

在机器学习模型中，存在过拟合和欠拟合两个重要问题：
- 欠拟合 ：指估计的模型不够灵活或复杂，无法捕捉到与真实过程相关的所有关系和模式。这是一个高偏差的模型，当训练误差较高时可以检测到。
- 过拟合 ：指用于估计真实过程的模型过于灵活或复杂。这是一个高方差的模型，当训练误差和泛化误差之间存在较大差距时可以诊断出来。

欠拟合相对容易解决，例如在深度神经网络中，可以通过改变网络架构，增加更多层或增加层中的单元数量来使模型更灵活。而过拟合的解决则更具挑战性。虽然可以通过使模型不那么灵活或为网络提供更多训练样本来解决过拟合