一、过拟合和欠拟合问题

过拟合定义：模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不好

过拟合原因：

1.原始特征过多，存在一些噪声特征，而模型过于复杂，学习能力过强，捕获了这些错误特征，从而影响了预设的分类规则。

2.训练样本太少，而模型很复杂

欠拟合定义:模型在训练集和测试集上表现的都不好

欠拟合原因：

1.模型复杂度过低，无法对数据进行很好的拟合

2.学习到的数据特征过少

二、如何解决过拟合和欠拟合问题

过拟合解决方法：

1.增加训练数据量或使用数据增强

这样可以减少噪声的影响，可以让模型学习到更多的数据一般特征。

2.使用正则化约束

在代价函数后面添加正则化项，可以避免训练出来的参数过大而使模型过拟合。常用的正则化有L1正则化和L2正则化，具体使用哪种视情况而定。

3.调整参数和超参数

不论什么情况调参都是必须的

4.降低模型的复杂度

5.使用Dropout

降低神经元之间的联合适应性，增强了泛化能力。一般用在全连接层，卷积层一般不用(原因是，卷积层参数较少，一般不易过拟合)

6.提前结束训练

训练时，如果随着迭代次数增加，验证误差不降低反而增加时，就可以提前结束训练了

欠拟合解决方法：

1.增加模型的复杂度

因为模型欠拟合，有可能是因为模型太简单，而学习不到足够的辨别特征

2.增加样本有效特征数，使输入数据具有更强的表达能力。

因为欠拟合是因为学习到的特征比较少，所以要增加输入的特征质量和数量

3.调整参数和超参数

神经网络中的：学习率，学习衰减率，隐藏层数，隐藏层单元数，batch_size大小，Adam优化算法中的β1和β2参数。

4.降低正则化参数，或者直接去除。

正则化是为了防止模型过拟合，现在都欠拟合了，所以可以削弱或者直接删除正则化。

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