問：

有哪些方法能降低過擬合的風險？

答：

(1)從數(shù)據(jù)入手，獲得更多的訓練數(shù)據(jù)。使用更多的訓練數(shù)據(jù)是解決過擬合問題最有效的手段，因為更多的樣本能夠讓模型學習

到更多更有效的特征，減小噪聲的影響。當然，直接增加實驗數(shù)據(jù)一般是很困難的，但是可以通過-定的規(guī)則來擴充訓練數(shù)據(jù)。比如，在圖像分類的問題上，可以通過圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等方式擴充數(shù)據(jù);更進一步地，可以使用生成式對抗網(wǎng)絡來合成大量的新訓練數(shù)據(jù)。

(2)降低模型復雜度。在數(shù)據(jù)較少時，模型過于復雜是產(chǎn)生過擬合的主要因素,適當降低模型復雜度可以避免模型擬合過多的采樣噪聲。例如，在神經(jīng)網(wǎng)絡模型中減少網(wǎng)絡層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)等;在決策樹模型中降低樹的深度、進行剪枝等。

(3)正則化方法。給模型的參數(shù)加上一定的正則約束，比如將權值的大小加入到損失函數(shù)中。在優(yōu)化原來的目標函數(shù)C的同時，也能避免權值過大帶來的過擬合風險。

(4)集成學習方法。集成學習是把多個模型集成在一起， 來降低

單一模型的過擬合風險，如Bagging方法。