TensorFlow从0到1 - 16 - L2正则化对抗“过拟合”

发布网友发布时间：2024-10-23 20:02

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面对过拟合问题，TensorFlow提供了解决之道。从第16节开始，我们引入了L2正则化，一种对抗过拟合的强大工具。过拟合如同罗素火鸡的末日，模型对已知数据过于适应，导致对新数据的适应性不足。无论是动物、人还是机器，学习过程中都可能遭遇过拟合的风险。

在二维空间示例中，简单模型如蓝色直线虽然与样本点有些偏差，但往往被认为更具有泛化能力。然而，复杂性往往潜藏在真实世界中，红色曲线可能更接近现实。因此，仅凭模型形式判断过拟合是不明智的，需要依据实际数据验证。

对于复杂模型如MNIST数字识别的3层神经网络，通过识别精度对比训练集和验证集来监测过拟合。当验证集精度显著低于训练集时，就可能存在过拟合。动态监测模型在训练过程中的表现，可以帮助我们确定过拟合发生的时刻并适时停止训练。

在MNIST模型训练中，我们发现模型确实存在过拟合现象。引入L2正则化后，通过保持原有数据和网络规模不变，添加正则化项，模型的过拟合程度明显减轻。尽管验证集精度有所降低，但通过增加隐藏层神经元数，识别精度得以恢复。

TensorFlow中的L2正则化实现并不复杂，只需在优化方法中加入正则化项，调整模型和训练设置。下面的代码展示了如何在TensorFlow中实践这一策略，可以看到正则化后的训练集和验证集识别精度差距减小，过拟合得到了明显控制。

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