模型发生过拟合了怎么办？分享一个调参实例(代码片段)

1 什么是过拟合

过拟合：当你的模型拟合的很好，但在新的，未见过的数据上不能很好地泛化时，就发生了过拟合。

简单来讲：train loss 不断下降，但 val loss 停止下降，甚至不断增大时，就说明过拟合了。

如图，train loss 在不断下降，但是 val loss 在几个 epoch 后开始上升了，和 train loss 的差距越来越大，这就是明显的过拟合。

2 一个过拟合模型

首先，我们设计一个基线模型，让它发生过拟合。

基线模型：它有 2 个 64 个元素的密集连接层。第一层的input_shape等于卷积后的所有隐藏单元（10000个）。

我们需要预测 3 个不同的情感类别，因此最后一层有 3 个元素，并使用
SOFTMAX激活。该SOFTMAX激活功能可确保三个概率加起来为1。

base_model = models.Sequential() 
base_model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(NB_WORDS,))) 
base_model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) 
base_model. add(layers.Dense(3, activation='softmax')) 
base_model.name = '基线模型'

要训练的参数数量计算为（nb 个输入 x nb 个隐藏层中的元素）+ nb 个偏置项。所以每层的参数数量是：

• 第一层：(10000 x 64) + 64 = 640064
• 第二层：(64 x 64) + 64 = 4160
• 最后一层：(64 x 3) + 3 = 195

一开始，验证损失下降。但是在 epoch 3 这停止了，验证损失开始迅速增加。这是模型开始过度拟合的时候。

该训练损失继续下跌，并在 epoch=20 几乎达到零，以适应训练数据.

3 处理上述过拟合

• 通过移除层或减少隐藏层中的元素数量来降低网络容量
• 使用正则化，这归结为为大权重的损失函数增加成本
• 使用 Dropout 层，它将通过将某些特征设置为零来随机删除某些特征

我们会介绍这三种方法对结果带来的影响。

3.1 减少网络容量

我们的第一个模型有大量可训练的参数。这个数字越大，模型就越容易记住每个训练样本的目标类别。显然，这对于概括新数据来说并不理想。

通过降低网络的容量，你迫使它学习重要的模式或最小化损失的模式。另一方面，过多地降低网络容量会导致欠拟合。该模型将无法学习训练数据中的相关模式。因此，要把握好度。

我们通过移除一个隐藏层并将剩余层中的元素数量减少到 16 来减少网络的容量。（之前是两个 Dense, 每个 Dense 有64个元素）

reduce_model = models.Sequential() Reduce_model.add( 
layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(NB_WORDS,))) 
reduction_model.add(layers.Dense(3, activation='softmax')) 
reduction_model. name = '简化模型'

我们可以看到，减少容量后，模型过拟合的速度变慢了，train loss 和 val loss的差距变小了。

但是train loss 比基线模型更大，没有基线拟合的好，毕竟我们删除了一个全连接层。

3.2 使用正则化

为了解决过拟合问题，我们可以对模型应用权重正则化。这将为大权重（或参数值）的网络损失函数增加成本。因此，您将获得一个更简单的模型，该模型将被迫仅学习训练数据中的相关模式。

有L1 正则化和 L2 正则化。

• L1 正则化将增加关于参数绝对值的成本。这将导致某些权重为零。
• L2 正则化将增加与参数平方值有关的成本。这导致较小的权重。

reg_model = models.Sequential() 
reg_model.add(layers.Dense(64, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001), activation='relu', input_shape=(NB_WORDS,))) 
reg_model.add(layers.Dense(64, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001), activation='relu')) 
reg_model.add(layers.Dense(3, activation='softmax')) 
reg_model.name = 'L2 正则化模型'

这是keras的正则化方法，在pytorch中不是这样的，在pytorch中，最常见的正则化为

optim = torch.optim.SGD(parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-2)

这里的 weight_decay=1e-2就是使用了L2正则化

正则化后，val loss 没有基线大，但是过拟合也十分明显。

3.3 Dropout

我们将尝试的最后一个选项是添加 Dropout 层。Dropout 层会将设定层的输出特征随机设置为零。

drop_model = models.Sequential() 
drop_model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(NB_WORDS,))) 
drop_model.add(layers.Dropout(0.5)) 
drop_model.add(layers.Dense( 64, activation='relu')) 
drop_model.add(layers.Dropout(0.5)) 
drop_model.add(layers.Dense(3, activation='softmax')) 
drop_model.name = 'Dropout layers model'

带有 dropout 层的模型开始过拟合的时间晚于基线模型。损失的增加速度也比基线模型慢。

乍一看，缩减模型似乎是泛化的最佳模型。但是让我们在测试集上检查一下。正则化和Dropout的结果更好。

4 总结

如上所示，所有三个选项都有助于减少过度拟合。我们设法大大提高了测试数据的准确性。在这三个选项中，带有 Dropout 层的模型在测试数据上的表现最好。当然，也可以将这些方法组合使用。

您可以在 GitHub 上找到该代码， GitHub code

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