申論題

可以通過修改神經網路的拓撲結構來緩解過擬合。以下是一些常用的方法：

1. 減少隱藏層數或神經元數量

過於複雜的網路容易導致過擬合，因為它們可以過度擬合訓練數據中的噪音。減少隱藏層的數量或每層中的神經元數量可以降低模型的複雜度，從而減少過擬合的風險。

示例

如果原始拓撲結構是兩個隱藏層，每層有 128 個神經元，可以將其簡化為一個隱藏層或每層 64 個神經元。

2. 使用正則化技術

正則化是一種在損失函數中增加懲罰項的方法，以防止過擬合。常見的正則化技術包括 L1 正則化（Lasso）和 L2 正則化（Ridge）。

示例

在損失函數中加入 L2 正則化項： Loss=Lossoriginal+λ∑w2\text{Loss} = \text{Loss}_{\text{original}} + \lambda \sum w^2Loss=Lossoriginal​+λ∑w2

3. 使用 Dropout

Dropout 是一種隨機刪除部分神經元的方法，以防止網路過度依賴特定神經元，從而提高模型的泛化能力。在訓練過程中，根據設定的概率隨機將一些神經元設為零。

4. 增加數據集規模

雖然這不是直接修改網路拓撲，但增加訓練數據可以有效防止過擬合。更多的數據可以幫助模型更好地學習數據的內在模式，而不僅僅是記住訓練數據。

示例

通過數據擴增技術（如旋轉、平移、縮放）來增加數據集的規模。

5. 使用提前停止（Early Stopping）

提前停止是一種在驗證損失不再下降時停止訓練的方法，以防止網路在訓練數據上過擬合。這樣可以確保模型在驗證集上的性能最佳。

示例

在訓練過程中監控驗證損失，一旦驗證損失不再下降就停止訓練。