本文简要介绍提升神经网络性能的方法及避免过拟合的技术

本文简要介绍了提高神经网络性能的方法，例如检查过拟合、调整参数、算法集成和数据增强。

神经网络是一种机器学习算法，可在许多用例中提供最佳准确性。然而，很多时候我们构建的神经网络的准确率可能并不令人满意，或者可能无法让我们在数据科学竞赛中处于领先地位。因此，我们一直在寻找更好的方法来提高模型的性能。有许多技术可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍这些技术，以帮助您构建更准确的神经网络。

检查过拟合

确保神经网络在测试集上运行良好的第一步是验证神经网络没有过度拟合。什么是过拟合？当您的模型开始记录训练数据而不是从中学习时，就会发生过度拟合。然后，当您的模型遇到以前从未见过的数据时，它就无法正常工作。为了更好地理解，让我们看一个类比。我们有一个记忆力特别好的同学，比如说数学考试快到了。你和这个善于记忆的同学开始学习课本。这位同学把课本上的每一个公式、问题和答案都记住了，但是你比他聪明，所以你决定建立在你的直觉上，解决问题，学习公式是如何工作的。考试来了。如果论文中的问题直接来自教科书，那么你可以想象，记忆力优秀的学生会发挥得更好，但如果题目是全新的问题，涉及到直觉知识的应用，那么你会做得更好。好吧，你的朋友会惨败。

如何判断模型是否过拟合？您只需要交叉检查训练准确度和测试准确度。如果训练准确率远高于测试准确率，那么您可以断定您的模型过度拟合。您还可以在图表上绘制预测点进行验证。以下是一些避免过拟合的技巧：

超参数调优

超参数是你必须用来初始化网络的值，而这些值在训练期间无法学习。在卷积神经网络中，这些超参数包括：内核大小、神经网络层数、激活函数、损失函数、使用的优化器（梯度下降、RMSprop）、批量大小、训练周期数等。

每个神经网络都将具有最佳的超参数组合，从而提供最高的准确性。你可能会问，“有这么多超参数，我该如何选择每一个？” 不幸的是，没有直接的方法来确定每个神经网络的最佳超参数组合，因此通常通过反复试验获得。但也有一些关于上述超参数的最佳实践：

ReLU 激活函数

算法集成

如果单个神经网络不如您预期的准确，那么您可以创建一个神经网络集合，结合多个网络的预测能力。您可以选择不同的神经网络架构，在数据集的不同部分训练它们，然后使用它们的集成预测能力在测试集上实现高精度。假设您正在构建一个猫和狗分类器，0 表示猫，1 表示狗。在组合不同的猫狗分类器时，基于各个分类器之间的皮尔逊相关系数，提高了集成算法的准确性。让我们看一个例子机器学习防止过拟合，用 3 个模型来衡量它们各自的准确度：

Ground Truth: 1111111111
Classifier 1: 1111111100 = 80% accuracy
Classifier 2: 1111111100 = 80% accuracy
Classifier 3: 1011111100 = 70% accuracy

3 个模型的 Pearson 相关系数很高。因此，整合它们并不能提高准确性。如果我们使用多数投票结合这三个模型，我们会得到以下结果：

Ensemble Result: 1111111100 = 80% accuracy

现在，让我们看一组输出具有低 Pearson 相关系数的模型：

Ground Truth: 1111111111
Classifier 1: 1111111100 = 80% accuracy
Classifier 2: 0111011101 = 70% accuracy
Classifier 3: 1000101111 = 60% accuracy

当我们结合这三个弱学习器时，我们得到以下结果：

Ensemble Result: 1111111101 = 90% accuracy

正如您在上面看到的，具有低 Pearson 相关性的弱学习器的组合优于具有较高 Pearson 相关性的学习器组合。

缺少数据

在使用了上述所有技术之后，如果你的模型在测试集上仍然没有表现得更好，那可能是由于缺乏数据。在许多用例中，训练数据的数量是有限的。如果您无法收集更多数据，则可以采用数据增强方法。

数据增强技术

如果您正在使用图像数据集，您可以通过裁剪、翻转、随机裁剪等方式添加新图像。这可以为您正在训练的神经网络提供不同的样本。

综上所述

这些技术被认为是最佳实践机器学习防止过拟合，通常可以有效地提高模型学习特征的能力。我希望能有所帮助。