没有超参数需要交叉验证吗交叉验证可以防止过拟合吗

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没有超参数需要交叉验证吗

交叉验证可以防止过拟合吗

　　交叉验证可以防止过拟合的。

　　常见的防止过拟合的方法。过拟合(over-fitting)也称为过学习，它的直观表现是算法在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。过拟合是在模型参数拟合过程中由于训练数据包含抽样误差，在训练时复杂的模型将抽样误差也进行了拟合导致的。所谓抽样误差，是指抽样得到的样本集和整体数据集之间的偏差。一些常见的抑制过拟合的方法如下：

　　1、交叉验证

　　交叉验证是防止过拟合的好方法。在交叉验证中，我们生成多个训练测试划分(splits)并调整模型。K-折验证是一种标准的交叉验证方法，即将数据分成 k 个子集，用其中一个子集进行验证，其他子集用于训练算法。在这个方法中，其实我们做的是让模型不要去拟合某一个验证集，因为我们只依赖验证集去调整超参数，那么我们调整得到的超参数可能就会过拟合该验证，但是在真实的测试中反而表现不佳。

　　2、更多的数据进行训练

　　用更多相关数据训练模型有助于更好地识别信号，避免将噪声作为信号。如果我们没有更多的标签数据，也可以使用数据增强来增加训练数据，例如通过翻转(flipping)、平移(translation)、旋转(rotation)、缩放(scaling)、更改亮度(changing brightness)等方法来实现图像任务的数据增广。

　　3、移除特征

　　我们移除输入中的无关紧要的特征，能够降低模型的复杂性，并且在一定程度上避免噪声，使模型更高效。为了降低复杂度，我们可以移除层或减少神经元数量，使网络变小。

　　4、提前终止

　　对模型进行迭代训练时，我们可以度量每次迭代的性能。当验证损失开始增加时，我们应该停止训练模型，这样就能阻止过拟合。

　　5、正则化

　　正则化可用于降低模型的复杂性。这是通过惩罚损失函数完成的，可通过 L1 和 L2 两种方式完成。正则化防止我们的模型的某个权重的响应值变得特别大，从而过分的拟合训练数据中出现的特殊值。我们通过正则化，来使模型的权重均衡的分布在网络中。

　　6、Dropout

　　Dropout 是一种正则化方法，用于随机禁用神经网络单元。它可以在任何隐藏层或输入层上实现，但不能在输出层上实现。该方法可以免除对其他神经元的依赖，进而使网络学习独立的相关性。

　　7、数据增强

　　当我们训练一个机器学习mode时候，真正做的就是调参以便它能将输入(比如图片)映射到输出(比如标签)。我们优化目标是追求我们模型损失较低的最佳点，当参数以正确的方式调整时就会发生这种情况。

　　显然，如果有很多参数，需要给模型足够比例的样本。同样，需要的参数的个数与任务的复杂度成比例。数据增强可以提供更多的样本数据来防止过拟合。

　　8、多任务学习

　　深度学习中两种多任务学习模式：隐层参数的硬共享和软共享

　　硬共享机制是指在所有任务中共享隐藏层，同时保留几个特定任务的输出层来实现。硬共享机制降低了过拟合的风险。多个任务同时学习，模型就越能捕捉到多个任务的同一表示，从而导致模型在原始任务上的过拟合风险越小。

　　软共享机制是指每个任务有自己的模型，自己的参数。模型参数之间的距离是正则化的，以便保障参数相似性。

　　9、减小网络容量

　　这是防止过拟合的最简单的方法。

　　在深度学习中，模型中的可学习参数的个数称为模型的容量。参数越多，模型就拥有越大的记忆容量。减小网络容量，即减少参数的个数，即对层数和每层的单元个数进行处理。

　　10、GAN数据增强扩充数据集

　　使用GANs进行简单的数据增强有时可以提高分类器的性能，特别是在非常小或有限的数据集的情况下。这种情况被称为少样本学习，这被证明是使用GANs进行数据增强的一个更有前途的用例。