神经网络过拟合解决办法
避免神经网络过拟合的解决办法：
正则化解决过拟合1.正则化（Regularization）：
正则化是解决高方差问题（过拟合）最常用的技术之一，其基本思想是在模型预测准确度上加入额外的惩罚项，从而降低模型的复杂度，减小过拟合风险。常用的正则化方法有：L1正则化，L2正则化，Dropout，Early Stopping，Data Augmentation等。
2.数据增强：
数据增强可以有效提升模型的泛化能力，有效避免神经网络的过拟合。数据增强常用的方法有：随机移动、旋转、缩放、镜像等。
3.多种验证数据：
在训练过程中要尽量利用更多的验证数据，从而减少模型的过拟合。此时要分别使用：验证数据、训练数据和测试数据，以便于得到更为有效的模型。
4.网络架构调整：
亦可以根据数据特征调整网络架构，减小神经网络的过拟合问题。比如：增加层数、缩减节点数、减少训练的参数量等等方法，都可以有效的改善模型的泛化能力。
5.预处理：
对原始数据进行归一化或者标准化等处理，有助于神经网络模型在训练过程中更好的收敛，从而有效的解决过拟合问题。
6.改变神经网络中激活函数：
激活函数有助于模型通过表征复杂的关系，从而能够减少模型的过拟合。目前最流行的激活函数为ReLU和LeakyReLU，使用时可以改变不同神经网络层的激活函数，来增加模型的复杂度，达到降低过拟合的效果。
7.不断调整超参：
超参数调整也可以有效改善神经网络的过拟合、减小神经网络的过拟合风险。常用的超参数有：学习速率、正则化参数、滤波器大小等，可以根据损失函数的变化率和准确率变化情况，不断结合实践，来调整参数使其总体朝着好的方向走，从而达到减少模型过拟合的效果。

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