python训练模型太大怎么处理_趣味Python之如何降低过拟合风险

可惜知乎编辑器里不能插入音频，麻烦诸位自己手动播放一下阅读此篇的官方钦定bgm——《脱掉》。

过拟合/欠拟合

之前的文章《从柏木由纪到卷积滤波器》介绍了卷积提取边缘特征的基本原理，但这还远远不足以从图片中识别出奶罩，因为并不是所有奶罩都像柏木由纪的那么简单朴实，而是存在很多种不同的款式，这不是单从边缘就能识别出来的。

要提取如此复杂的特征，需要很多不同的卷积核。巧妇难为无米之炊，没有足量的训练样本，再好的卷积也出不来。训练样本当然是越多越好，有道是“熟识奶罩三百款，不会解扣也会穿”。人工神经网络虽然不具备真正的人格，但有一点却是相通的，那就是“贪”。

但不管是训练样本的累积，还是计算能力的上限，资源总是有限的。所以我们始终只能从有限多个样本中，提取一小撮特征，这是一个以有涯求无涯的过程。训练样本不足就会产生一个问题，叫作“少见多怪”。比如我们看上面几张图里的奶罩，大多是有肩带的，那么自然地，神经网络会把“肩带”当作一个特征。如果一个物体没有类似肩带的结构，被认作奶罩的概率便会下降。在这里我们先简单介绍一下拟合的概念。

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