请教大牛神经网络的过拟合问题
神经网络过拟合的处理方法 -
L1/L2正则化：向损失函数添加L1或L2范数惩罚项，限制模型参数的大小，防止模型过度拟合训练数据。Dropout：在训练过程中随机关闭一些神经元节点，减少神经网络的复杂度和耦合性，降低模型过拟合的风险。3. 交叉验证K折交叉验证：将数据集分为K个子集，依次选取其中一个子集作为验证集，其余作为训练集后面会介绍。
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。简介人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络（也称为后面会介绍。
L1/L2正则化：向损失函数添加L1或L2范数惩罚项，限制模型参数的大小，防止模型过度拟合训练数据。Dropout：在训练过程中随机关闭一些神经元节点，减少神经网络的复杂度和耦合性，降低模型过拟合的风险。3. 交叉验证K折交叉验证：将数据集分为K个子集，依次选取其中一个子集作为验证集，其余作为训练集后面会介绍。
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。简介人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络（也称为后面会介绍。
过拟合现象一般都是因为学习的过于精确，就好比让机器学习人脸，取了100个人的脸训练，但是由于你学习的过精确，导致除了这个样本100人外其他的人脸神经网络都认为不是人脸，实际我们只需要学习人脸的基本特征而不是详细到人的皮肤细腻眼睛大小等过于细致的特征，这样可以保证机器还是能识别别的图片中的后面会介绍。
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。相关介绍：人工神经网络（ANN）或联结主义系统是受构成动物大脑的生物神经网络的启发但不完全相同的计算系统。这种系统通过例子来“学习”执行任务，而不用特定于任务的规则进行编程。例如，在图像识别中，人等会说。
bp神经网络回归过拟合,如何处理?用L1正则化还是dropout? -
BP神经网络的过拟合问题是神经网络训练中常见的问题之一。针对这个问题，可以采取许多方法来解决，例如使用L1正则化和dropout方法。这两种方法都可以用于控制神经网络的复杂性，防止过拟合。L1正则化是通过在损失函数中添加权重的L1范数来实现的。这个方法可以减少权重的数量，并且可以将一些权重降为0，从而实现好了吧！
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。通过调整模型的容量(capacity)，我们可以控制模型是否偏向于过拟合或者欠拟合。通俗地，模型的容量是指其拟合各种函数的能力。容量低的模型可能很难拟合训练集。容量高的模型可能会过拟合，因为记住了不适用到此结束了？。
过拟合问题 -
正则是通过在代价函数后面加上正则项来防止模型过拟合。在神经网络中，有一种方法是通过修改自身结构来实现的，叫做Dropout。这是对网络训练的一种技巧，在训练过程中随机删除一些隐藏层的神经元，同时保证输入层和输出层的神经元不变。5、挑选合适的模型模型不合适，挑选相对简单的模型进行训练，对模型中后面会介绍。
另外，简化模型也是一个直接的方法来解决过拟合问题。如果我们使用一个过于复杂的模型来拟合数据，那么这个模型就更有可能过拟合。相反，如果我们使用一个更简单的模型，它就更有可能在新数据上表现良好。例如，在神经网络中，我们可以减少网络的层数或每层的神经元数量来简化模型。除了上述方法外，还有一些有帮助请点赞。
过拟合及解决方案 -
对于神经网络而言，我们可以从以下四个方面来限制网络能力：2.1 网络结构Architecture 这个很好理解，减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力；2.2 训练时间Early stopping 对于每个神经元而言，其激活函数在不同区间的性能是不同的：当网络权值较小时，神经元的激活函数工作在线性区，..
5、对于tree-based模型，如果我们对于其深度与split没有合理的限制，有可能使节点只包含单纯的事件数据（event)或非事件数据（no event)，使其虽然可以完美匹配（拟合）训练数据，但是无法适应其他数据集。6、对于神经网络模型，权值学习迭代次数太多（Overtraining)，BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面。解好了吧！