过度平滑的隐藏陷阱：如何防止过

Source: Dev.to

什么是过度平滑？

过度平滑指模型过度依赖训练数据，实际上是“记住”了训练数据，而不是学习能够泛化的模式。其结果是模型在训练集上表现极佳，但在未见过的数据上表现不佳。

过度平滑的后果

• 泛化能力差 – 模型无法适应新的、未见过的输入，导致在实际应用中表现不佳。
• 过拟合 – 训练精度很高，但验证精度很低。
• 数据污染风险增加 – 模型偏向训练分布，忽视潜在的底层模式。

如何解决过度平滑

• 使用正则化技术 – 采用 L1/L2 正则化、dropout 或提前停止。
• 实现数据增强 – 通过旋转、缩放、翻转等方式增强训练数据，以提升多样性。
• 监控模型表现 – 定期评估训练和验证指标，及早发现过度平滑。
• 使用迁移学习 – 在特定任务上微调预训练模型。
• 增加数据多样性 – 收集更多多样且具代表性的样本。

通过识别过度平滑的迹象并采用这些策略，你可以构建更稳健、具泛化能力的机器学习模型，使其在真实场景中表现出色。