27. 减少方差的技术

如果你的学习算法存在着高方差,则可以尝试下面的技术:
• 添加更多的训练数据:这是最简单也是最可靠的一种方式来处理方差,只要你能访问大量的数据并有足够的计算能力来处理它们。
• 加入正则化(L2 正则化,L1 正则化,dropout):这项技术可以降低方差,但却增大了偏差。
加入提前终止(比如根据开发集误差提前终止梯度下降):这项技术可以降低方差但却增大了偏差。提前终止(Early stopping)有点像正则化理论,一些学者认为它是正则化技术之一。
• 通过特征选择减少输入特征的数量和种类:这种技术可能有助于解决方差问题,但也可能增加偏差。稍微减少特征的数量(比如从 1000 个特征减少到 900 个)不太可能会对偏差产生很大的影响,但显著地减少它们(比如从 1000 个特征减少到 100 个,10 倍地降低)则很有可能产生很大的影响,你可能排除了太多有用的特征。在现代深度学习中,当数据充足时,特征选择的比重就有所改变,现在我们更有可能将拥有的所有特征提供给算法,并让算法根据数据来确定哪些特征可以使用。但当你的训练集很小的时候,特征选择是非常有用的。
• 减小模型规模(比如神经元/层的数量):谨慎使用。这种技术可以减少方差,同时可能增加偏差。然而我不推荐这种处理方差的方法,添加正则化通常会提供更好的分类性能。 减少模型规模的好处是降低了计算成本,从而加快了你对模型进行训练的速度。如果加速模型训练是有用的,那么无论如何都要考虑减少模型的规模。但如果你的目标是减少方差,并且不关心计算成本,那么考虑添加正则化会更好。
下面是两种额外的策略,和解决偏差问题章节所提到的方法重复:
根据误差分析结果修改输入特征:假设误差分析的结果鼓励你创建额外的特征,从而帮助算法消除某个特定类别的误差。这些新的特征对处理偏差和方差都有所帮助。理论上,添加更多的特征将增大方差;然而当你发现这种情况时,加入正则化,这可以消除方差的增加。
修改模型架构(比如神经网络架构)使之更适用于你的问题:这项技术将同时影响偏
差和方差。

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