正则化方法：L1和L2、regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合、提高泛化能力

        在训练数据不够时，或 者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。

        为了防止overfitting，可以用的方法有很多，下文就将以此展开。有一个概念需要先说明，在机器学习算法中，我们常常将原始数据集分为三部分：training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练过程中，我们通常用它来确定一些超参数（比如根据validation data上的accuracy来确定early stopping的epoch大小、根据validation data确定learning rate等等）。那为啥不直接在testing data上做这些呢？因为如果在testing data做这些，那么随着训练的进行，我们的网络实际上就是在一点一点地overfitting我们的testing data，导致最后得到的testing accuracy没有任何参考意义。因此，training data的作用是计算梯度更新权重，validation data如上所述，testing data则给出一个accuracy以判断网络的好坏。

避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。

L2、 regularization（权重衰减）

        C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。另外还有一个系数1/2，1/2经常会看到，主要是为了后面求导的结果方便，后面那一项求导会产生一个2，与1/2相乘刚好凑整。

L2正则化项避免overfitting

        对比上面w的更新公式，可以发现后面那一项变了，变成所有导数加和，乘以η再除以m，m是一个mini-batch中样本的个数。

        过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，为什么？如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动很大。在某些很小的区间里，函数值的变化很剧烈。这就意味着函数在某些小区间里的导数值（绝对值）非常大，由于自变量值可大可小，所以只有系数足够大，才能保证导数值很大。

        比原始的更新规则多出了η * λ * sgn(w)/n这一项。当w为正时，更新后的w变小。当w为负时，更新后的w变大——因此它的效果就是让w往0靠，使网络中的权重尽可能为0，也就相当于减小了网络复杂度，防止过拟合。

        另外，上面没有提到一个问题，当w为0时怎么办？当w等于0时，|W|是不可导的，所以我们只能按照原始的未经正则化的方法去更新w，这就相当于去掉η*λ*sgn(w)/n这一项，所以我们可以规定sgn(0)=0，这样就把w=0的情况也统一进来了。（在编程的时候，令sgn(0)=0,sgn(w>0)=1,sgn(w<0)=-1）

Dropout

L1、L2正则化是通过修改代价函数来实现的，而Dropout则是通过修改神经网络本身来实现的，它是在训练网络时用的一种技巧（trike）。它的流程如下：

        保持输入输出层不变，按照BP算法更新上图神经网络中的权值（虚线连接的单元不更新，因为它们被“临时删除”了）。

        以上就是一次迭代的过程，在第二次迭代中，也用同样的方法，只不过这次删除的那一半隐层单元，跟上一次删除掉的肯定是不一样的，因为我们每一次迭代都是“随机”地去删掉一半。第三次、第四次……都是这样，直至训练结束。

        以上就是Dropout，它为什么有助于防止过拟合呢？可以简单地这样解释，运用了dropout的训练过程，相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络（后面简称为“半数网络”），每一个这样的半数网络，都可以给出一个分类结果，这些结果有的是正确的，有的是错误的。随着训练的进行，大部分半数网络都可以给出正确的分类结果，那么少数的错误分类结果就不会对最终结果造成大的影响。

数据集扩增（data augmentation）

有时候不是因为算法好赢了，而是因为拥有更多的数据才赢了。”

不记得原话是哪位大牛说的了，hinton？从中可见训练数据有多么重要，特别是在深度学习方法中，更多的训练数据，意味着可以用更深的网络，训练出更好的模型。

既然这样，收集更多的数据不就行啦？如果能够收集更多可以用的数据，当然好。但是很多时候，收集更多的数据意味着需要耗费更多的人力物力，有弄过人工标注的同学就知道，效率特别低，简直是粗活。

所以，可以在原始数据上做些改动，得到更多的数据，以图片数据集举例，可以做各种变换，如：

将原始图片旋转一个小角度

添加随机噪声

一些有弹性的畸变（elastic distortions），论文《Best practices for convolutional neural networks applied to visual document analysis》对MNIST做了各种变种扩增。

截取（crop）原始图片的一部分。比如DeepID中，从一副人脸图中，截取出了100个小patch作为训练数据，极大地增加了数据集。感兴趣的可以看《Deep learning face representation from predicting 10,000 classes》.

更多数据意味着什么？

用50000个MNIST的样本训练SVM得出的accuracy94.48%，用5000个MNIST的样本训练NN得出accuracy为93.24%，所以更多的数据可以使算法表现得更好。在机器学习中，算法本身并不能决出胜负，不能武断地说这些算法谁优谁劣，因为数据对算法性能的影响很大。