什么是过拟合
过拟合就是在训练集上表现得非常好，在测试集上表现得不好。也就是我们俗称的泛化能力弱。
过拟合无法避免，只能缓解，那么如何缓解呢？方法太多了。这篇文章一一介绍。
数据集增强Augmentation
图像上，翻转，平移，缩放，旋转，镜像，增强对比度，增强亮度等诸多方式。
我在下面的内容中介绍了图像处理的图像增强的方法：
【预处理库函数】albumentations库的简单了解和使用
Early Stopping
训练模型的时候，训练误差往往是不断下降的，但是验证数据集的误差，是先下降后上升。 两个数据集的误差出现分歧的时候，说明模型开始过拟合了。所以Early Stopping就是当验证数据集的误差不在下降的时候，结束训练，保存模型参数。
正则化regularization
L1正则：模型中只有少部分特征对模型的泛化能力有贡献，所以L1就是限制模型中非零参数的数量。让大部分的模型参数都是0，只有真正对泛化能力其作用的参数才是非零的。
L2正则：我们希望模型找到的极小值是平坦的，为什么呢？
图中表示的意思，就是平坦的极小值，可以有更多的容忍，容忍什么呢？容忍训练数据集和测试数据集之前的分布偏差。现在，如果模型的某些参数特别大，那么就算输入的样本只有很小的区别，但是经过特别大的参数之后，模型给出的结果很可能是非常不同的。这就是太陡峭。所以L2正则就是限制模型参数的大小。参数的平方的和作为损失的一部分，当参数数值越大，那么梯度下降的损失越大，就会强迫参数变小。
这里有两幅图：
这一幅图体现的是假设只有两个参数的情况下，增加L1正则的情况。圆圈圈体现的是损失等值线，方框是L1正则的损失。假设没有L1正则，那么参数应该收敛到最小的那个圆圈中的。但是因为增加了L1正则，所以需要权衡两个部分的损失，然后找到接触的交点位置。因为圆形和矩形在矩形的顶点相交的可能性大，而矩形的顶点就是某一个参数为0的情况。所以L1正则会让模型参数有更大的可能性为0.
【在更多参数的模型中，会有更多的顶点。不过二维图像就画不出来了】
这个是L2正则的示意图。L2正则式一个原型因为是参数的平方和。相比L1的（0,1）这样的交点，L2更希望每一个参数都普遍较小，不希望某一个参数特别大。
Dropout
这个就是神经网络中，在全连接网络中经常用到的。
在每一个Batch数据训练的时候，Dropout层按照概率P随机让一些神经元失活，然后保留下来的神经元的参数被更新。dropout是只有在训练的时候才使用的，在测试的时候并不适用。
我个人理解的dropout其实就相当于一个多模型融合的过程。因为每一次都会失活一部分的神经元，所以每一次的模型都是不那么一样的，相当于不同的模型吧。
增加噪音
输入中增加噪音
输入中有噪音\(\epsilon\)，那么输出中就会有一个类似于\(\epsilon \omega\),这样的损失项。 从而限制权值的大小。
当然这样也可以增加模型对输入的容忍度，我觉得也可以理解为一种数据增强。 去噪自编码器DAE就是利用这样的方法的。
权值中加噪音
这个用的不多，在初始化网络的时候，用0均值的高斯分布作为参数的初始化。
集成
集成主要是bagging，boosting，之前说的dropout我觉得也可以算作集成的方法
bagging
将数据集抽取一部分，比如抽取70%的样本，然后用这些样本去训练一个模型。然后再从数据集中抽取70%的样本，再训练一个新的。典型的就是随机森林。
【神经网络因为训练速度的问题，所以一般不用这样的方法。决策树lgb啥的可以用】
boosting
训练复杂神经网络比较慢，所以可以通过训练多个简单的分类器，然后加权平均每一个分类器的输出。这就是Boost的思想。【这句话给我背下来！】
之后整理一下Adaboost和XGBoost的这些算法。
其他
- 限制网络的层数和复杂度
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