关于Bias和Variance
Bias
关于偏差的介绍我主要参考了李宏毅老师的机器学习视频，（这里强烈推荐李宏毅老师的b站视频，讲的非常好）。
这里我们将神经网络类似于寻找一个可以很好拟合训练数据的model的过程，如下图所示，假如有两个model，分别是图像中所列出的两个y，很明显，这两个model的复杂程度不是很一致，左侧的model是个二维的，而右侧的则是个多维的model。
这里拟合程度类比成我们选择的model，在输入x后，是否可以很好的拟合训练数据，也就是是否可以很好的打在靶心。
在上面两个图中，可以很清楚看到在简单的model中，在多训练数据中，所拟合的函数比较集中，但他们平均函数和GT(ground truth)相差比较大，也就是我们model打的位置比较集中，但是呢，都距离靶心比较远，这就是bias的含义！返回来思考为什么呢，原来是因为我们的model只是个二维，他允许打靶的范围就那么大，有可能最大的范围都不包括靶心，也就是最正确的model。这就是bias产生的原因
Variance
理解了bias，那么varience就很好理解了，与简单的model相比，当我们选择复杂的model时，我们确实可能训练出最正确的model，但因为空间范围很大，所以，model多打在靶心走位，这样平均下来可能处在靶心，也就bias很小，但因为分散，所以varience很大。
下图是在不同维度的model下，产生损失的来源：
可以看出model维度大时，很容易出现variance，因为其所提供model的选取的空间很大，所以其在训练时拟合的很好，但在测试中很容易出现Error很大的情况，也就是产生过拟合！
而当model维度小时，因为他连最适合model都不包含，所以他连训练数据都拟合不是很好，也就是出现欠拟合！
解决办法
解决Variance
因为这个误差主要来源于model分散的比较开，散布在靶心周围，所以解决办法有：
1 more data
2 正则化（regularization）
正则化主要是使拟合的model更加平滑，用来减少输入数据的影响。正则化的公式如下图所示：
在采取上述两个方法后，model拟合程度如下：
可以看出，model更加集中，减少Variance。
解决bias
对于bias，你需要重新设计你的model：
1 可以增加更多的feature作为输入
2 可以选择一个更加复杂的model