“过度训练”,相当于在
“模型复杂度随训练次数增长”
的过程中,选择
“泛化能力最强”
的中间状态。
操作步骤
:
将数据分为训练集、验证集、测试集;
每次迭代后,计算验证集损失;
若验证集损失连续k次(如
10
次)未下降,停止训练,保存此时的模型参数。
5.
数据增强(data
augmentation)
原理
:通过对训练数据进行
“随机变换”(不改变标签),人工扩大训练集规模,让模型接触更多样化的样本,减少对原始数据噪声的依赖。
常见手段
(以图像数据为例):
几何变换:随机裁剪、翻转、旋转、缩放;
像素变换:随机调整亮度、对比度、饱和度、添加高斯噪声;
高级变换:mixup(将两张图像按比例混合)、cutmix(将一张图像的部分区域替换为另一张图像)。
核心优势
:不增加模型复杂度,仅通过数据层面的优化提升泛化能力,是计算机视觉、nlp(如文本同义词替换)中最常用的正则化方法之一。
6.
其他深度学习正则化技术
label
sothing(标签平滑)
:将硬标签(如分类任务的
[0,1,0])替换为软标签(如
[0.1,0.8,0.1]),避免模型对
“正确标签”
过度自信,缓解过拟合。
mixupcutmix
:通过样本混合,让模型学习更通用的特征(如
mixup
将
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