11、机器学习中的过拟合、欠拟合及通用工作流程

机器学习中的过拟合、欠拟合及通用工作流程

1. 过拟合与欠拟合：Dropout技术

在神经网络训练中，过拟合和欠拟合是常见的问题。为了解决过拟合，Dropout是一种非常有效且常用的正则化技术。它由Geoff Hinton和他在多伦多大学的学生开发。

Dropout的原理是在训练过程中，随机“丢弃”（将其设置为零）某一层的部分输出特征。例如，对于一个给定的输入样本，某一层通常会返回向量[0.2, 0.5, 1.3, 0.8, 1.1]，应用Dropout后，这个向量可能会随机出现一些零元素，如[0, 0.5, 1.3, 0, 1.1]。丢弃率是被置零的特征比例，通常设置在0.2到0.5之间。

在测试时，不会丢弃任何单元，但会将该层的输出值按丢弃率进行缩放，以平衡训练时和测试时活跃单元数量的差异。以下是使用Numpy实现Dropout的代码示例：

import numpy as np

# 训练时
layer_output *= np.random.randint(0, high=2, size=layer_output.shape)
# 测试时
layer_output *= 0.5

也可以在训练时同时完成这两个操作，测试时保持输出不变，这也是实际中常用的实现方式：

layer_output *= np.random.randint(0, high=2, size=layer_output.shape)
layer_output /= 0.5