31、深度学习泛化能力提升：数据划分、评估与正则化策略

深度学习泛化能力提升：数据划分、评估与正则化策略

在深度学习领域，提升模型的泛化能力是一个关键目标。这涉及到数据的合理划分、模型的有效评估以及正则化方法的运用等多个方面。下面将详细介绍这些内容。

1. 数据划分

1.1 现代数据划分原则

在过去，由于数据集规模较小，常采用 2:1:1 的划分比例，即将数据集划分为训练集、验证集和测试集。但在现代，数据集规模大幅增大，几乎所有的数据点都可用于训练，只需少量（固定数量）的数据用于验证和测试，如 98:1:1 的划分比例就很常见。这是因为验证和评估阶段引入的方差通常较低，验证集和测试集中少量的样本（如几千个以下）就足以提供准确的估计。

1.2 划分方法

1.2.1 留出法（Hold-Out）

留出法是将数据集划分为训练集和测试集的一种常用方法。具体操作如下：
1. 选取一部分实例用于构建训练模型。
2. 剩余的实例（即留出实例）用于测试。
3. 以留出实例的标签预测准确率作为整体准确率进行报告。

这种方法能确保报告的准确率不是过拟合特定数据集的结果，因为训练和测试使用了不同的实例。然而，它会低估真实准确率。例如，若留出实例中某一特定类别的出现频率高于标记数据集，那么保留实例中该类别的平均出现频率就会较低，这会导致训练数据和测试数据之间出现不匹配。而且，保留实例的类别频率总是与留出实例的类别频率呈反比，从而在评估中产生一致的悲观偏差。尽管存在这些缺点，留出法因其简单高效，在大规模场景中仍是一种受欢迎的选择。

1.2.2 交叉验证法（Cross-Validation）

交叉验证