25. 减少可避免偏差的方法

25 减少可避免偏差的方法

如果你的学习算法是高可避免偏差的话,你可以尝试以下办法:
• 增加模型大小 (如神经元和层数): 该方法可以减少偏差,因为它可以让你更好的适应训练集。如果你发现该方法增加了方差,那么使用正则化方法,它通常可以消除方差的增加。
• 基于错误分析修改输入特征: 假设错误分析启发你去创建额外的特征,以帮助算法消除特定类别的错误。(我们将在下一章进一步讨论)这些新特征可能有助于减少偏差和方差。理论上来说,增加更多的特征可能会增加方差,如果你发现方差增加了,那么使用正则化的方法,它通常可以消除方差的增加。
• 减少或消除正则化: (L2 正则化, L1 正则化, dropout): 这将减少可避免的偏差,但会增加方差。
• 修改模型架构: (如神经网络架构) 以便算法更加适用于你的问题:这种方法可能会同时影响偏差和方差。
下面的方法是没有用的:
• 添加更多的训练数据: 这种方法有助于减少方差问题,但是它通常对偏差没有显著的影响。

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