当前位置 博文首页 > hallobike的博客：网络优化、超参数选择、过拟合处理
网络容量
可以认为与网络中的可训练参数成正比
网络中的神经单元数越多，层数越多，神经网络的拟合能力越强。但是训练速度、难度会变大，越容易产生过拟合。
超参数： 在搭建神经网络中，需要我们自己选择（不是通过梯度下降算法去优化）的那些参数。比如中间层的神经元个数、学习速率。
如何提高网络的拟合能力
一种明显的做法就是增大网络容量：
1、增加层 ：大大提高网络的拟合能力。这也是深度学习的层数越来越深的原因。
2、增加隐藏神经元个数：对于网络的提高并不明显。
注意：单层的神经元个数也不能太少，太少的话，会造成信息瓶颈，使得模型欠拟合。
# 在训练的时候同时验证测试集
validation_data = (test_image, test_onehot)
# 在history的keys中就会有四个字段如loss，acc，val_loss, val_acc
# 可以使用plt画出loss和acc曲线去分析。
plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')
plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss')
plt.legend()
过拟合： 在训练集上得分很高，在测试集上得分比较低。
欠拟合： 在训练集上得分比较低，在测试集上得分也比较低。
使用Dropout抑制过拟合
（1）取平均的作用；
（2）减少了神经元之间复杂的共适应关系；
（3）Dropout类似于性别在生物进化中的角色。
参数选择原则
理想的模型是刚好在欠拟合和过拟合的界线上，也就是正好拟合数据。
首先开发一个过拟合模型：
（1）添加更多的层；
（2）让每一层隐藏单元数更多；
（3）训练更多的轮次。
然后抑制过拟合：最好办法增加训练数据
（1）dropout
（2）正则化
（3）图像增强
再次调节参数：
学习速率；
隐藏单元数；
训练轮次。
构建网络的总原则：
1、增大网络容量；
2、采取措施抑制过拟合；
3、继续增大网络容量，直到过拟合。
