如何防止模型过拟合？
三个方面来解释这件事情，分别是模型、数据和训练。
************模型*************
深度学习本质上就是对数据的归纳偏置，但是不同的模型归纳偏置的倾向性是不一样的，例如：RNN，LSTM先天对时序性信息敏感，CNN的平移不变性对空间图像信息敏感，因此，对于不用的数据采用合适的模型可以增加模型的泛化能力，用尽可能少的参数就可以达到不错的模型效果。文本使用LSTM，图像使用CNN等。
*************数据*************
在很多任务场景中，有时候数据是非常少量的，我们需要时候合适的方法进行数据增强，例如，对于图片数据来说，就可以进行图片的旋转、剪切、平移等方法来增强数据。当然现在更多的是预训练+fine-tune的模型范式，因为数据标注是非常耗费时间精力的，因为，可以在无标记数据中进行self-supervised learning，然后在下游任务进行fine-tune就可以。
**************训练*************
在模型训练的时候加入一些trick，来防止模型过拟合，方法包含：对数据进行限制；对模型参数进行限制。
对数据进行限制：Normalization，包括Batch normalization,Layer Normalization。
对模型参数进行限制：加入正则项对参数进行规范，Dropout。
更多的trick包括：warm-up，early-stopping
************模型*************
深度学习本质上就是对数据的归纳偏置，但是不同的模型归纳偏置的倾向性是不一样的，例如：RNN，LSTM先天对时序性信息敏感，CNN的平移不变性对空间图像信息敏感，因此，对于不用的数据采用合适的模型可以增加模型的泛化能力，用尽可能少的参数就可以达到不错的模型效果。文本使用LSTM，图像使用CNN等。
*************数据*************
在很多任务场景中，有时候数据是非常少量的，我们需要时候合适的方法进行数据增强，例如，对于图片数据来说，就可以进行图片的旋转、剪切、平移等方法来增强数据。当然现在更多的是预训练+fine-tune的模型范式，因为数据标注是非常耗费时间精力的，因为，可以在无标记数据中进行self-supervised learning，然后在下游任务进行fine-tune就可以。
**************训练*************
在模型训练的时候加入一些trick，来防止模型过拟合，方法包含：对数据进行限制；对模型参数进行限制。
对数据进行限制：Normalization，包括Batch normalization,Layer Normalization。
对模型参数进行限制：加入正则项对参数进行规范，Dropout。
更多的trick包括：warm-up，early-stopping
