overfitting過擬合
過擬合：指模型在訓練集上表現很好，但是在測試集上表現很差。
造成過擬合的原因：
1. 訓練集過小，模型無法cover所有可能的情況（泛化能力差）；
2. 模型過於複雜，過於貼合訓練資料；
解決方法：
1. 增加訓練資料（增加訓練資料多樣性，提升模型泛化能力），e.g. CNN資料增強
2. 降低模型複雜度，使用簡單網路結構，淺層網路，簡單卷積核...，決策樹剪枝，GBDT的shrinkage；
3. Dropout；
4. Early stopping, 用於神經網路，指當在驗證集上的效能不再提升時停止訓練；
5. 正則化（L1可以起到特徵選擇的作用並減少噪聲，L2可以使權值更加平滑）；
6. batch normalization
7. CNN中使用relu啟用函式，使得負區域為0；
未完待續...
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overfitting過擬合問題
1、定義 在training data上的error漸漸減小，但是在驗證集上的error卻反而漸漸增大(過擬合是泛化的反面) 2、解決辦法 (1)正則化(Regularization) L2正則化：目標函式中增加所有權重w引數的平方之和, 逼迫所有w儘可能趨向零但不為零.
Overfitting-過擬合
什麼是過擬合 過擬合：我們通過訓練集訓練的模型對於訓練樣本的的擬合程度十分高，就會放大一些不必要的特徵，再對測試集進行測試時，就容易造成測試精度很低，也就是模型的泛化能力很弱，這就是過擬合。 怎麼解決過擬合 對應導致過擬合發生的幾種條件，我們可以想辦法來避免過擬合。
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