正则化的理解 正则化的几种常用方法

正则化的概念及原因

简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现。当你用比较复杂的模型比如神经网络，去拟合数据时，很容易出现过拟合现象(训练集表现很好，测试集表现较差)，这会导致模型的泛化能力下降，这时候，我们就需要使用正则化，降低模型的复杂度。

正则化的几种常用方法

数据增强

更大数量的训练集是提升机器学习模型泛化能力最好的方法。做一个不可能的假设，如果你的训练集包含了所有的你需要测试的数据，那么该模型的泛化能力将是100%。在实际项目中，获取训练数据的成本会很高，这时候就需要我们自己来“创造”数据。希望在以后，GAN可以成功的应用到训练集增强领域。
对于一些特定的场景，“创造”数据其实是很简单的，例如图像识别。下面有一张6，我们可以对他采用小幅旋转，平移，放大，缩小甚至给图片加上波动等方法，他的标签实际还是6，但是我们已经多了很多的训练数据。需要注意的是不应做翻转操作，因为6会翻转成9，这会变成一个错误的样本。

6本来的样子

旋转20度

6翻了变成9

dropout

dropout 是一种计算方便但功能强大的正则化方法，适用于最近很火的神经网络。他的基本步骤是在每一次的迭代中，随机删除一部分节点，只训练剩下的节点。每次迭代都会随机删除，每次迭代删除的节点也都不一样，相当于每次迭代训练的都是不一样的网络，通过这样的方式降低节点之间的关联性以及模型的复杂度，从而达到正则化的效果。这点上有点类似 bagging，但是远比 bagging 来的简单。

直观理解：

dropout之前(左)与dropout之后(右)

说dropout简单是因为你只需要设置一个超参数 keep_prob，这个参数的意义是每层节点随机保留的比例，比如将 keep_prob 设置为 0.7，那么就会随机30%的节点消失，消失这个动作其实很简单，只是将这一层的参数矩阵与根据 keep_prob 生成的 {0, 1} 矩阵做 逐点乘积，当然前向传播与反向传播都需要做以上的操作。

dropout的缺点在于，需要将训练集分为不同子集输入每一次的迭代，这就需要较大的训练集，所以在训练集较小的情况下，dropout的效果可能并不好。我们上面也说过，增大数据集是最好的正则化方式，所以在增大数据集的情况下，使用 dropout 需要使用的计算代价可能会比他带来正则化效果更高，这需要我们在实际使用场景中做取舍。

最后

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