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  过拟合问题
 

过拟合问题描述:模型在训练集表现优异，但在测试集上表现较差。
根本原因:特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多导致拟合出的函数几乎完美的对训练集做出预测，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到模型的泛化能力。 

正则化
 

正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛化误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括:
参数添加约束，例如L1 ，L2范数等。
训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等
Dropout
提前停止

1。参数惩罚【约束】
许多正则化方法通过对目标函数/添加一个参数惩罚，限制模型的学习能力。
2.L1正则
对模型参数添加L1范数约束【L2 VS L1与山的主要区别如下:
通过上面的分析，山相对于山能够产生更加稀疏的模型，即当正则在参数w比较小的情况下能够直接缩减至0，因此可以起到特征选择的作用。
如果从概率角度进行分析，很多范数约束相当于对参数添加先验分布，其中范数相当于参数服从高斯先验分布;范数相当于拉普拉斯分布】

3.数据增强
防止过拟合最有效的方法是增加训练集合，训练集合越大过拟合概率越小。数据增强是一个省时有效的方法，但是在不同领域方法不太通用

【从最简单直白的角度来看的话，模型见过的数据见多了，它认识的更广了，因此当有新的数据时，会感觉到相似】
在目标识别领域常用的方法是将图片进行旋转、缩放等(图片变换的前提是通过变换不能改变图片所属类别，例如手写数字识别，类别6和9进行旋转后容易改变类目)。
语音识别中对输入数据添加随机噪声。
NLP中常用思路是进行近义词替换。

4.提前停止训练
在训练过程中，插入对验证集数据的测试。当发现验证集数据的Loss上升时，提前停止训练。

【当损失函数升高后就可以 开始提前停止训练】

5.Dropout
Dropout是一类通用并且计算简洁的正则化方法，在2014年被提出后广泛的使用。简单的说Dropout在训练过程中，随机的丢弃一部分输入，此时丢弃部分对应的参数不会更新。相当于Dropout是一个集成方法，将所有子网络结果进行合并，通过随机丢弃输入可以得到各种子网络

数据不平衡问题
1..随机欠采样。

删除类中多的样本

2..随机过采样

拷贝样本

3..合成采样

提取样本，合成样本