（1）数据划分

将可用数据划分为三部分：训练集、验证集和测试集。在训练数据上训练模型。在验证数据上评估模型。模型准备上线之前，在测试数据上最后测试一次
不将数据划分为两部分，即训练集和测试集？在训练数据上进行训练，在测试数据上进行评估的原因：
原因在于开发模型时总是需要调节模型配置，比如确定层数或每层大小［这些叫作模型的超参数（hyperparameter），以便与参数（权重）区分开］。这个调节过程需要使用模型在验证数据上的表现作为反馈信号。该过程本质上是一种学习过程：在某个参数空间中寻找良好的模型配置。因此，基于模型在验证集上的表现来调节模型配置，很快会导致模型在验证集上过拟合，即使你并没有在验证集上直接训练模型。

造成这一现象的核心原因是信息泄露（information leak）。每次基于模型在验证集上的表现来调节模型超参数，都会将验证数据的一些信息泄露到模型中。如果对每个参数只调节一次，那么泄露的信息很少，验证集仍然可以可靠地评估模型。但如果多次重复这一过程（运行一次实验，在验证集上评估，然后据此修改模型），那么会有越来越多的验证集信息泄露到模型中。

针对数据较少的三种经典评估方法

（1）简单的留出验证

留出一定比例的数据作为测试集。在剩余的数据上训练模型，然后在测试集上评估模型。

**缺点：**如果可用的数据很少，那么可能验证集包含的样本就很少，无法在统计学上代表数据。

（2）K折交叉验证

K折交叉验证是指将数据划分为K个大小相等的分区。对于每个分区i，在剩余的K-1个分区上训练模型，然后在分区i上评估模型。最终分数等于K个分数的平均值。

（3）带有打乱数据的重复K折交叉验证

多次使用K折交叉验证，每次将数据划分为K个分区之前都将数据打乱。最终分数是每次K折交叉验证分数的平均值。

（2）改进模型拟合

在这一阶段，通常会遇到以下3种常见问题：

• 训练不开始：训练损失不随着时间的推移而减小。
• 训练开始得很好，但模型没有真正泛化：模型无法超越基于常识的基准。
• 训练损失和验证损失都随着时间的推移而减小，模型可以超越基准，但似乎无法过拟合，这表示模型仍然处于欠拟合状态。

改进的方法

(1)调节关键的梯度下降参数

当出现有时训练不开始，或者过早停止。损失保持不变时。

• 降低或提高学习率。学习率过大，可能会导致权重更新大大超出正常拟合的范围，学习率过小，则可能导致训练过于缓慢，以至于几乎停止。
• 增加批量大小。如果批量包含更多样本，那么梯度将包含更多信息且噪声更少（方差更小）。

(2)提高泛化能力

• 数据集管理
• 模型正则化
• 缩减模型容量:模型的容量越大，它拟合训练数据的速度就越快（得到很小的训练损失），但也更容易过拟合（导致训练损失和验证损失有很大差异）。
• 添加权重正则化:强制让模型权重只能取较小的值，从而限制模型的复杂度，这使得权重值的分布更加规则.其实现方法是向模型损失函数中添加与较大权重值相关的成本（cost）。这种成本有两种形式:
  • L1正则化：添加的成本与权重系数的绝对值（权重的L1范数）成正比。
  • L2正则化：添加的成本与权重系数的平方（权重的L2范数）成正比。神经网络的L2正则化也叫作权重衰减（weight decay）。不要被不同的名称迷惑，权重衰减与L2正则化在数学上是完全相同的。
• 添加dropout:
  dropout是神经网络最常用且最有效的正则化方法之一.对某一层使用dropout，就是在训练过程中随机舍弃该层的一些输出特征（将其设为0）,dropout比率（dropout rate）是指被设为0的特征所占的比例，它通常介于0.2～0.5。比方说，某一层在训练过程中对给定输入样本的返回值应该是向量[0.2, 0.5, 1.3, 0.8,1.1]。使用dropout之后，这个向量会有随机几个元素变为0，比如变为[0, 0.5, 1.3, 0,1.1]。