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第961章 AI里的白盒黑盒和正则化(第7页)

“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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