深度學習由於超參數的個數比較多，訓練樣本數目相對超參數來說略顯不足，一不小心就容易發生過擬合。從本質上來說，過擬合是因為模型的學習能力太強，除了學習到了樣本空間的共有特性外，還學習到了訓練樣本集上的噪聲。因為這些噪聲的存在，導致了模型的泛化性能下降。在深度學習中如何克服過擬合的問題呢？一般來說有以下4種方法：
1 data augmentation
data augmentation即數據增強，數據增強其實是增加訓練樣本的一種方法。以人臉識別為例，對於人臉識別的數據增強，一般有隨機裁剪，隨機加光照，隨機左右翻轉等。
- 隨機裁剪：比如人臉圖片本身大小是256*256，隨機裁剪每次從256*256的圖像里扣出227*227大小的像素點（像素點的原本位置不一定連續）構成訓練樣本
- 隨機加光照：隨機加光照其實就是對像素點隨機乘以scale或者隨機加bias，這樣其實可以提高模型對於光照條件的魯棒性，使得模型克服外部光照的影響，學習人臉的本質特征
- 隨機左右翻轉：人臉是一個左右接近對稱的結構，但是左右又不完全一樣，通過隨機左右翻轉可以提高樣本的多樣性（那么上下翻轉可以嗎？當然不可以了！人臉並不具備上下對稱的特性。）
通過類似的手段，無論是圖像處理，還是語音或者自然語言處理，我們都能有效地增加樣本數量。更多的訓練樣本意味着模型能夠學到更多的本質特征，具有對於噪聲更好的魯棒性，從而具有更好的泛化性能，能夠有效地避免過擬合。
2 early stopping
early stopping，顧名思義，就是在訓練次數沒有達到預先設定的最大訓練次數時，我們就讓網絡停止訓練。采用early stopping需要我們在訓練集合上划分出一小部分（大概10%~30%吧）作為驗證集，驗證集不參與訓練，可以視為是我們知道結果的測試集。我們通過實時監控模型在驗證集上的表現來（實時監控並不意味着每次迭代都去監控，可以每1000次去觀察一次），一旦模型在驗證集上的表現呈現下降趨勢，我們就停止訓練，因為再訓練下去模型的泛化性能只會更差。
而實際訓練中，我們不可能一直坐在電腦旁觀察驗證集的准確率，更一般的做法是每隔一段時間（比如每1000次迭代）就保存一次模型，然后選擇在驗證集上效果最好的模型作為最終的模型。
3 dropout
dropout技術是hinton大神（https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/JMLRdropout.pdf ）提出來的防止過擬合的方法。原理非常簡單，dropout的作用對象是layer，對於某一層中的每個節點，dropout技術使得該節點以一定的概率p不參與到訓練的過程中（即前向傳導時不參與計算，bp計算時不參與梯度更新），如上圖所示。實驗證明了，dropout的效果非常爆炸，對於模型訓練有非常好的效果。為什么dropout能起到這么大作用呢？ 一個原因是通過dropout，節點之間的耦合度降低了，節點對於其他節點不再那么敏感了，這樣就可以促使模型學到更加魯棒的特征；第二個是dropout layer層中的每個節點都沒有得到充分的訓練（因為它們只有一半的出勤率），這樣就避免了對於訓練樣本的過分學習；第三個原因是在測試階段，dropout layer的所有節點都用上了，這樣就起到了ensemble的作用，ensemble能夠有效地克服模型的過擬合。
4 weight penality L1&L2
第四種常用的辦法就是weight decay,weight decay通過L1 norm和L2 norm強制地讓模型學習到比較小的權值。這里說明兩個問題：1 為什么L1和L2 norm能夠學習到比較小的權值？ 2 為什么比較小的權值能夠防止過擬合？
對於問題1：
首先看一下L1和L2的定義：
其中C0為未加上懲罰項的代價函數。那么L1和L2形式的代價函數會如何影響w的值呢？
（1） 未增加懲罰項w的更新
（2） L1下的w更新，其中u為學習率
（3） L2下的w更新，其中u為學習率
由上面的（1）（2）（3）可以看出，加上懲罰項之后，w明顯減少得更多。L1是以減法形式影響w，而L2則是以乘法形式影響w，因此L2又稱為weight decay。
對於問題2：
過擬合的本質是什么呢？無非就是對於非本質特征的噪聲過於敏感，把訓練樣本里的噪聲當作了特征，以至於在測試集上的表現非常稀爛。當權值比較小時，當輸入有輕微的改動（噪聲）時，結果所受 到的影響也比較小，所以懲罰項能在一定程度上防止過擬合。