【Day 6】機器學習基本功（四）

13th鐵人賽

guanjie0618

團隊人工逗點智慧

2021-09-19 16:37:07

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過度擬合(Overfitting)

昨天我們把模型變得更複雜，讓訓練的Loss變得更低，但當我們把模型變得越來越複雜的時候，就可能會發生模型雖然在訓練上面得到比較好的結果，但在測試上面卻不一定會得到比較好的結果，甚至是非常差的結果，這種我們就稱之為過度擬合(Overfitting)，因此我們需要選擇一個最適合的模型。而除了複雜的模型以外，訓練資料太少也有可能會造成Overfitting的發生。

正規化(Regularization)

透過重新定義Loss來避免Overfitting的發生，之前的例子我們只考慮了預測與實際的誤差，而現在我們可以將原本的Loss function後面再加上一個額外的項目 $\lambda \sum (w_i)^2$ 來做正規化(Regularization)， $\lambda$ 為一個常數，是我們需要調整的。
加入了那個項目使我們最後找到的權重變更小，而當權重變小，其輸入對結果的影響就越小，就能夠使function變得更平滑(smooth)，也就可以減少權重的影響，來避免Overfitting的情況發生。

從實際的例子來看，我們可以發現當 $\lambda$ 的值越大，在訓練資料上得到的誤差越大，這是因為當 $\lambda$ 越大，我們就越傾向於考慮權重的值而減少考慮誤差。不過在測試資料上面得到的誤差可能會是比較小的，從圖中可以看到隨著 $\lambda$ 的值越大，測試資料的誤差越小，但在 $\lambda = 100$ 之後，測試資料的誤差又上升了，因此我們就會選擇 $\lambda = 100$ 來得到我們的模型。