过拟合随记
看过很多关于过拟合方面资料，（自学习了4个月+）今天随记一篇自己对过拟合的观点。
机器学习是对偏好进行归纳的过程（来源于西瓜书）。这句话好像什么都没说，又好像什么都说完了。那么问题来了，何为偏好？我这里引入自己利用SSD算法做的一个目标检测DEMO（检测的内容就是卡卡西、鸣人、佐助）来聊聊个人观点。算了，归纳偏好还是引用图像分类算法来阐述更直接，分类的目的就是哪一张是卡卡西、鸣人还是佐助？
言归正传。刚才说到偏好，何为偏好？偏好是特征么？是但也不是，更具体的说偏好是指那些代表性的特征，而不是共有特征，更不是细化的个性特征（过拟合），何为代表性特征？卡卡西的发型（还有那个万年不脱口罩）、鸣人的黄色发型、佐助的发型。你完全可以根据他们局部特征判断是谁，不需要一个像素一个像素的看吧（卷积与全连接的区别）。共有特征这就解释了吧，都与头发，不能用有没有头发区分三者。细化的个性特征，这个就比较有意思也是关键，比如模型把写轮眼作为佐助的代表性特征，也就是说这一特征贡献的神经元输出很大，最终模型把写轮眼特征判定为佐助，那么问题来了，现在这张图片佐助没有开写轮眼，是不是要判定不是他啊？到这里就解释完了。
如何抑制过拟合？这个课题伴随了整个机器学习的发展历程，具体的方法分为两种：1)降低模型的复杂度。2)数据扩充(data augmentation)
1)降低模型的复杂度
具体的方法：L1、L2正则化、Dropout、batch normalization、集成学习。(今天不讨论约束模型方法)
2)数据扩充
具体的方法：1.水平翻转、剪裁、随机旋转、平移、缩放；2.增加图像噪声（高斯白噪声、椒盐噪声）；3.图像锐化、清晰度和光照改变等。你以为我是来讲数据怎么扩充的？不，我是来讲扩充数据为什么能够抑制过拟合的。先谈谈1，其实也没有啥好说的，就是让代表性特征成为主流，啥是主流？就是成为强特征占到主导地位。再说2，网上都说噪音有利于迫使特征具有一般性，而一般性有利于模型的泛化能力，其实我的理解是一般性有利于模型的泛化能力这没错，但是更具体的是噪音有利于削弱细化的个性特征，而不是削弱具有代表性的特征，如果你削弱具有代表性的特征，模型岂不是欠拟合了？最后就是3了，我也不理解，可能锐化操作让特征的值更加凸显吧，光照和清晰度也没啥好说的，就是让环境因素更加一般性，总不能你的人脸识别只能在你白天或黑天解锁吧