过拟合

1. 什么是过拟合？
   　过拟合（Overfit），是这样一种现象：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集 上却不能很好的拟合数据。此时我们就叫这个假设出现了overfit的现象。

2. 原因：

   • 模型复杂度过强（参数多并且过训练）
   • 数据中的噪声
   • 数据量有限，模型无法真正了解数据的真实分布。

3. 解决：

   • 权制衰减
   • 适当stopping criterion（验证集）?
   • 正则化?

数据集不平衡

不平衡训练集会对结果造成很大的负面影响，而训练集在平衡的情况下，能够达到最好的performance。

1. 训练数据分布情况对CNN结果产生很大影响；
2. 平衡的训练集是最优的，数据越不平衡，准确率越差；
3. 如何提升准确率（使用Oversampling）

参考链接