什么是过拟合?如何有效避免？回应来了

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在谈论机器学习时，我们常常能看到一个高频词——“过拟合”。

到底什么是过拟合？它是怎么发生的？在实际应用中，如何减少过拟合对模型下游任务的影响？

如果你也好奇，下面不妨跟着司普科技1号解说员小司一起来看看。

什么是过拟合？

在计算机领域术语中，过拟合，又叫“过度拟合”，英文全称是overfitting，主要指模型在拟合数据后，在训练过的数据上表现良好(如训练损失少、精度高），但在没见过的测试数据上表现较差（如loss大、精度变低）的情况。

因为过拟合往往伴随模型性能的下降甚至是灾难性遗忘，人们颇有些“谈拟色变”。

不过，从本质上来说，过拟合只是模型与训练数据过于贴合或者模型在数据拟合过程中，虽对训练数据有所记忆，却并未真正掌握背后规律，导致在新测试数据上的发挥失常。

数据存在过度拟合，自然也可能存在拟合不足。欠拟合（underfitting）就是“过拟合”的反面形态，常用来表示模型对数据的拟合度不高或者模型无法有效地学习和训练数据，导致训练数据和测试新数据时性能都比较差的情况。

目前，过拟合和欠拟合都是机器学习时需要考虑的问题，只是产生过拟合的情况更为复杂且较难克服，使其成了提升机器学习质量和模型泛化能力的一大难点。

哪些情况容易出现过拟合？

根据业内观测，目前以下几类情况都可能出现过拟合：

1.训练数据方面。比如因模型训练的数据集过少或数据质量不高（丰富性、准确性、完整性不足、噪声干扰大），导致在下游任务中能准确预测的数据样本有限，就可能产生过拟合。

遇上特定领域的小样本学习，因训练的数据集和新加入的测试数据集存在较大差异，模型的泛化能力差，也很容易导致过拟合。

另外，高维数据、多变量数据或过长的上下文窗口，因为需要捕捉的数据噪声和细节多，加大了模型预测难度，也往往存在过拟合的固有风险。

2.训练模型方面。在既有实践中，复杂度越高的模型，越有可能过度拟合训练数据中的噪声和表面特征，而忽视背后的真实规律，导致在新测试数据上的表现不佳。

另外，当大模型专业性要求高，需要训练和内化的特定领域专业数据不断增多，模型泛化能力变差的同时，也可能存在过拟合。

3、数据训练方面。当模型的训练时间过长或训练次数变多，模型会逐渐贴合训练集的噪声和所有细节，导致泛化能力进一步削弱，这时的大模型也容易发生过拟合。

如何减少过拟合的影响？

针对以上过拟合容易产生的情况，目前人们也发现了不少规避和减少过拟合的方法。

比如针对数据训练，数据增强（Data Augmentation）是常用的方法，主要表现在增加训练数据的数量或提高数据的质量（如广泛性、准确性、完整性等），以减少过拟合的发生。

针对噪声大的数据，也可能采用降维处理的方式，保留原始数据信息，减少数据中不必要的噪声和冗余信息，来降低过拟合风险。

针对复杂模型可能导致的过拟合，选择合适的模型复杂度，或者通过正则化（Regularization）（即通过增加模型的惩罚项来限制其复杂度）来降低模型复杂度，也能有效减少过拟合。

此外，通过交叉验证（Cross-Validation），轮流测试数据子集，以评估当前参数下的模型性能和泛化能力，从而提升模型对新数据的预测能力，也是有效减少过拟合的方法之一。

针对训练过长或次数过多可能造成过拟合的情况，现阶段搭配使用早停法（Early Stopping），通过监控训练过程中模型在验证集上的性能，在模型性能不再提升时，及时停止训练和迭代，在实际应用中也很常见。

往深里细化，也有科学家提出了引入噪音、使用带dropout层的神经网络等方法，来解决过拟合问题。

以上是过拟合容易产生的几种情况及应对策略。

总的来说，数据拟合并不是问题，拟合过度或不足，才会导致问题发生。

就此来说，不管是过拟合还是欠拟合，都不如将模型数据拟合控制在最佳临界点，以确保模型在训练数据集和验证数据集上都能取得较好的性能和效果。

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