在训练神经网络过程中，常常会遇到网络过拟合和欠拟合问题，对于刚刚接触深度学习的同学来说，往往会很迷糊，什么是过拟合？什么是欠拟合？是什么原因导致的？这两种情况该如何解决？这篇文章将从自己的角度出发，带大家了解什么是过拟合和欠拟合问题。
1. 过拟合
1.1 什么是过拟合？
当神经网络在训练集上表现效果良好，但是在测试集上效果很差时，这种情况我们称网络产生了过拟合；通俗的来说，就是网络太聪明了，除了学到给定的标签信息外，还学到了不该学的东西。
1.2 产生过拟合的原因
产生过拟合现象的主要原因有：
- 训练数据过少；
- 特征维度过多；
- 网络过于复杂；
- 数据噪声太多。
这也就导致了模型能够完美的拟合训练集，但是遇到新的测试集时拟合效果较差，泛化能力不行。
1.3 过拟合的解决思路和办法
要解决过拟合问题，我们需要从产生过拟合的根本原因进行分析：
- 网络太聪明了（模型太复杂）
- 你给我学的东西太少了，一会就学会了（训练数据太少）
基于这两个原因，我们可以给出如下几种解决方案：
（1）增加训练数据：获取更多数据，也可以使用图像增强、增样等；
（2）使用合适的模型：适当减少网络的层数、降低网络参数量；
（3）Dropout：随机抑制网络中一部分神经元，使的每次训练都有一批神经元不参与模型训练；
（4）L1、L2正则化：训练时限制权值的大小，增加惩罚机制，使得网络更稀疏；
（5）数据清洗：去除问题数据、错误标签和噪声数据；
（6）限制网络训练时间：在训练时将训练集和验证集损失分别输出，当训练集损失持续下降，而验证集损失不再下降时，网络就开始出现过拟合现象，此时就可以停止训练了；
（7）在网络中使用BN层（Batch Normalization）也可以一定程度上防止过拟合（原理不介绍，感兴趣的同学可以去了解）。
2. 欠拟合
2.1 什么是欠拟合？
有过拟合就应该有欠拟合，那么什么是欠拟合？实际上就是无论模型在训练集还是测试集上，表现出来的效果都不好，我们称这种现象为欠拟合。
2.2 产生欠拟合的原因
产生欠拟合的主要原因有：
- 特征维度过少；
- 模型过于简单；
- 数据之间差异太大。
这也就导致了模型无法满足训练集，拟合的误差较大，模型表现出来的效果不好。
2.3 欠拟合的解决思路和方法
要解决欠拟合，我们可以结合之前介绍的过拟合的解决思路，从根本原因着手：
- 模型太笨了（模型过于简单）；
- 给定的信息太少，学完之后依旧无法进行判断（特征维度过少）；
相对于过拟合来说，欠拟合的解决方法要简单的多：
（1）增加特征维度；
（2）选择合适的模型，适当增加网络层数，调整网络的容量；
（3）减少正则化参数；
（4）使用合适的数据训练。
