过拟合的定义
指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是训练集上效果好，在测试集上效果差。模型泛化能力弱。
解决过拟合的方法
发生过拟合主要有两方面的原因，下面就从数据和模型复杂度来考虑。
数据
- 获取更多的数据：从数据源头获取；根据当前数据集估计数据分布参数，使用分布产生；数据增强，通过一定规则获取数据，例如图像平移，翻转，缩放，切割等
- 考虑数据降维，例如PCA，SVD等，选取重要特征，
- 重新清洗数据，增大数据的训练集
模型
- 使用合适的模型：过拟合的主要原因为，数据太少+模型太复杂。对于神经网络来讲，可以减少网络层数及神经元个数；
- 训练时间的把控，Early stopping；
- Dropout，这是一个很高效的方法，在训练时，每次随机（如50%）忽略隐层的某些节点，这样，我们相当于随机从2^H个模型中采样选择模型，类似于bagging，此外，不同模型之间权值共享，相当于一种权值正则方法，实际效果比L2更好。
- 限制权值，即正则化（regularization），L1或L2；
- 增加噪声，噪声随着网络传播，按照权值的平方放大，并传播到输出层，对误差cost产生影响。在输入中加高斯噪声，会达到与L2类似的效果；也可在权值和网络响应上加噪声。
考虑集成的方法，结合多种模型：训练多个模型，以每个模型的平均输出作为结果。如Bagging随机森林，训练一堆互不关联的决策树。Boosting如GBDT，XGBoost。
Batch normalization
决策树的剪枝
通过贝叶斯的相关方法
参考文献：
[1] https://www.zhihu.com/question/59201590/answer/167392763