13、提升模型准确率的正则化方法

提升模型准确率的正则化方法

在深度学习中，模型过拟合是一个常见的问题，它会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。为了解决这个问题，我们可以使用正则化方法。本文将详细介绍两种常用的正则化方法：Dropout 正则化和提前停止（Early Stopping），并通过具体的代码示例展示如何在 Keras 中实现这些方法。

1. Dropout 正则化原理

Dropout 正则化是一种在训练过程中随机移除神经网络节点的技术。具体来说，Dropout 为每个节点设置一个概率，该概率决定了该节点在学习算法的每次迭代中是否被包含在训练中。例如，假设我们有一个大型神经网络，每个节点的 Dropout 概率为 0.5。那么在每次迭代中，学习算法会为每个节点抛硬币，以决定是否将该节点从网络中移除。

这个过程在每次迭代中都会重复，这意味着在每次迭代中，随机选择的节点会从网络中移除，因此参数更新过程是在一个不同且更小的网络上进行的。需要注意的是，在评估模型在测试集或验证集上的性能时，始终使用原始的完整网络。如果使用随机删除节点的网络进行评估，会给结果引入噪声，这是不可取的。

1.1 Dropout 减少过拟合的原因

Dropout 正则化能够有效减少过拟合，主要有以下两个原因：
- 使用更小的网络进行训练 ：通过从网络中移除节点，我们实际上是在一个比原始网络更小的网络上进行训练。较小的神经网络灵活性较低，因此过拟合数据的可能性也较低。
- 降低网络对单个输入的敏感性 ：通过在深度神经网络的每一层随机移除输入，整个网络对单个输入的敏感性降低。在训练