过拟合、欠拟合及其解决方案
过拟合和欠拟合
- 一类是模型无法得到较低的训练误差，我们将这一现象称作欠拟合（underfitting）；
- 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差，我们称该现象为过拟合（overfitting）。 在实践中，我们要尽可能同时应对欠拟合和过拟合。虽然有很多因素可能导致这两种拟合问题，在这里我们重点讨论两个因素：模型复杂度和训练数据集大小。
模型复杂度与过拟合、欠拟合的关系如下图：
训练数据集大小：
影响欠拟合和过拟合的另一个重要因素是训练数据集的大小。一般来说，如果训练数据集中样本数过少，特别是比模型参数数量（按元素计）更少时，过拟合更容易发生。此外，泛化误差不会随训练数据集里样本数量增加而增大。因此，在计算资源允许的范围之内，我们通常希望训练数据集大一些，特别是在模型复杂度较高时，例如层数较多的深度学习模型。
应对过拟合的方法
1.权重衰减
权重衰减等价于 ????2 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。
L2 范数正则化（regularization）
2.丢弃法
总结：
欠拟合现象：模型无法达到一个较低的误差
过拟合现象：训练误差较低但是泛化误差依然较高，二者相差较大
梯度消失、梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸：当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。
即根据权重参数的取值情况，（取值小可能出现梯度消失，取值大可能出现梯度爆炸）
随机初始化模型参数¶
随机初始化模型参数的原因：
即避免神经元的参数一致，取相同的参数值，所以要进行随机初始化。
初始化方法：
PyTorch的默认随机初始化¶
随机初始化模型参数的方法有很多。在线性回归的简洁实现中，我们使用torch.nn.init.normal_()使模型net的权重参数采用正态分布的随机初始化方式。不过，PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略（不同类型的layer具体采样的哪一种初始化方法的可参考源代码），因此一般不用我们考虑。
Xavier随机初始化¶
考虑环境因素
协变量偏移
这里我们假设，虽然输入的分布可能随时间而改变，但是标记函数，即条件分布P（y∣x）不会改变。虽然这个问题容易理解，但在实践中也容易忽视。
想想区分猫和狗的一个例子。我们的训练数据使用的是猫和狗的真实的照片，但是在测试时，我们被要求对猫和狗的卡通图片进行分类。
标签偏移
当我们认为导致偏移的是标签P（y）上的边缘分布的变化，但类条件分布是不变的P（x∣y）时，就会出现相反的问题。当我们认为y导致x时，标签偏移是一个合理的假设。例如，通常我们希望根据其表现来预测诊断结果。在这种情况下，我们认为诊断引起的表现，即疾病引起的症状。有时标签偏移和协变量移位假设可以同时成立。例如，当真正的标签函数是确定的和不变的，那么协变量偏移将始终保持，包括如果标签偏移也保持。有趣的是，当我们期望标签偏移和协变量偏移保持时，使用来自标签偏移假设的方法通常是有利的。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象，这（在深度学习中）与处理看起来像输入的对象（在深度学习中）相比相对容易一些。
病因（要预测的诊断结果）导致 症状（观察到的结果）。
训练数据集，数据很少只包含流感p(y)的样本。
而测试数据集有流感p(y)和流感q(y)，其中不变的是流感症状p(x|y)。
概念偏移
另一个相关的问题出现在概念转换中，即标签本身的定义发生变化的情况。这听起来很奇怪，毕竟猫就是猫。的确，猫的定义可能不会改变，但我们能不能对软饮料也这么说呢？事实证明，如果我们周游美国，按地理位置转移数据来源，我们会发现，即使是如图所示的这个简单术语的定义也会发生相当大的概念转变。
循环神经网络进阶
RNN
GRU
GRU 有两个有两个门，即一个重置门（reset gate）和一个更新门（update gate）。从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。使用门控机制学习长期依赖关系的基本思想和 LSTM 一致，但还是有一些关键区别：
- GRU 有两个门（重置门与更新门），而 LSTM 有三个门（输入门、遗忘门和输出门）。
- GRU 并不会控制并保留内部记忆（c_t），且没有 LSTM 中的输出门。
- LSTM 中的输入与遗忘门对应于 GRU 的更新门，重置门直接作用于前面的隐藏状态。
在计算输出时并不应用二阶非线性。
参考链接：
https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-12-24
GRU原理：
为了解决标准 RNN 的梯度消失问题，GRU 使用了更新门（update gate）与重置门（reset gate）。基本上，这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出。这两个门控机制的特殊之处在于，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。
1.更新门
在时间步 t，我们首先需要使用以下公式计算更新门 z_t：
更新门帮助模型决定到底要将多少过去的信息传递到未来，或到底前一时间步和当前时间步的信息有多少是需要继续传递的
。这一点非常强大，因为模型能决定从过去复制所有的信息以减少梯度消失的风险。我们随后会讨论更新门的使用方法，现在只需要记住 z_t 的计算公式就行。
重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系；
更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。
2. 重置门
重置门主要决定了到底有多少过去的信息需要遗忘
该表达式与更新门的表达式是一样的，只不过线性变换的参数和用处不一样而已。下图展示了该运算过程的表示方法。
如前面更新门所述，h_(t-1) 和 x_t 先经过一个线性变换，再相加投入 Sigmoid **函数以输出**值。
LSTM：
长短期记忆long short-term memory :
遗忘门:控制上一时间步的记忆细胞 输入门:控制当前时间步的输入
输出门:控制从记忆细胞到隐藏状态
记忆细胞：⼀种特殊的隐藏状态的信息的流动
双向循环神经网络
