15、提升神经网络泛化能力与防止过拟合的方法

提升神经网络泛化能力与防止过拟合的方法

1. 引言

在深度学习中，当模型展现出一定泛化能力且能出现过拟合现象时，我们的重点就应转向最大化泛化能力。泛化能力源于数据的潜在结构，若数据能在样本间实现平滑插值，就有可能训练出具有泛化能力的深度学习模型；反之，若问题噪声过大或本质上是离散的，深度学习可能就无能为力了。

2. 数据集管理

为了提升模型的泛化能力，确保使用合适的数据集至关重要。以下是一些关键步骤：
- 确保数据量充足 ：需要对输入 - 输出空间进行密集采样，更多的数据通常能带来更好的模型效果。有时候，一些起初看似无法解决的问题，在有了更大的数据集后就变得可解了。
- 减少标注错误 ：可视化输入数据以检查异常情况，并仔细校对标注。
- 清理数据并处理缺失值 ：这有助于提高数据质量。
- 进行特征选择 ：当有许多特征但不确定哪些真正有用时，进行特征选择可以帮助模型聚焦于关键信息。

3. 特征工程

特征工程是利用对数据和机器学习算法（如神经网络）的了解，在数据进入模型之前对其应用硬编码（非学习）变换，从而使算法表现更好的过程。以下通过一个直观的例子来说明：
假设要开发一个能根据时钟图像输出时间的模型。
- 使用原始像素作为输入 ：这会使机器学习问题变得困难，需要卷积神经网络，并且训练网络会消耗大量计算资源。