深度学习中过拟合问题的解决方法

当前，我们探讨在日常深度学习实践中，人们通常采用哪些方式来应对过拟合现象。

想必大家已经了解，高偏差对应的是模型欠拟合的情况，而高方差则与过拟合现象相对应。

接下来，我们将针对过拟合问题展开具体分析与解决方法的讨论。

1.Regularization （正则化）

在逻辑回归相关知识的回顾中，我们首先需要了解L2正则化的表达形式，其数学表达式如下：

另外一种L1正则化技术，其数学表达形式如下所示：

相较于L2正则化方法，L1正则化所获得的权重参数具有更高的稀疏性，表现为大量权重值趋于零。这一特性带来的优势在于能够有效减少存储需求，因为多数权重值为零。然而，从实际应用角度来看，L1正则化在缓解高方差问题方面并未展现出比L2正则化更突出的效果。此外，在进行微分运算时，L1正则化所涉及的数学处理过程相对复杂。因此，在多数情况下，L2正则化更被广泛