方法一：增加数据量
大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少了。如果我们有成千上万的数据, 红线也会慢慢被拉直, 变得没那么扭曲。
方法二：运用正规化
L1, l2 regularization等等, 这些方法适用于大多数的机器学习, 包括神经网络。他们的做法大同小异, 我们简化机器学习的关键公式为 y=Wx 。W为机器需要学习到的各种参数。在过拟合中, W 的值往往变化得特别大或特别小。为了不让W变化太大, 我们在计算误差上做些手脚. 原始的 cost 误差是这样计算, cost = 预测值-真实值的平方。如果 W 变得太大, 我们就让 cost 也跟着变大, 变成一种惩罚机制. 所以我们把 W 自己考虑进来。 这里 abs 是绝对值。这一种形式的 正规化, 叫做 l1 正规化。 L2 正规化和 l1 类似, 只是绝对值换成了平方。 其他的l3, l4 也都是换成了立方和4次方等等形式类似。用这些方法,我们就能保证让学出来的线条不会过于扭曲。
方法三：dropout
还有一种专门用在神经网络的正规化的方法, 叫作 dropout。在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 是这个神经网络变得”不完整”。用一个不完整的神经网络训练一次。
到第二次再随机忽略另一些, 变成另一个不完整的神经网络。有了这些随机 drop 掉的规则, 我们可以想象其实每次训练的时候, 我们都让每一次预测结果都不会依赖于其中某部分特定的神经元。像l1, l2正规化一样, 过度依赖的 W , 也就是训练参数的数值会很大, l1, l2会惩罚这些大的 参数。Dropout 的做法是从根本上让神经网络没机会过度依赖。