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bias和variance在深度学习中是两个不同的概念，一个是偏差，一个是方差，这两个中文名字反而更让人混淆一点。
偏差可以理解为训练出来的模型和真实数据分布的差距。
例如偏差小，说明模型和真实分布相差不大；偏差很大，说明训练出来的模型和真实分布相差较大。例如只用了一个直线，进行了一个复杂分布的二分类。很明显这个模型的偏差是很大的。方差很好理解，在数学上就是统计模型离散程度的计量，在深度学习中，我个人把它看做可以代表模型的复杂度，或者说是对数据分布的拟合程度。方差越大，模型就越复杂，也就是说对训练集的拟合程度越好，直至过拟合。
综上所述，我们需要一个偏差小一些，方差也不是太大的“适中”的模型。
如果训练好一个模型之后偏差大，我们可能是选择的算法不好或者是模型不对，需要修改模型。而方差大呢？（过拟合了）
以下是一些降低方差的方法并附上简单解释：
增加数据集
最显而易见的办法，模型过拟合了，增加数据集，然而很多时候并不会有我们希望的那么多数据集，所以重点是以下的方法。
再说一些吴恩达介绍的trick：如果是图像处理，可以把图像反转，或者是在留下重要内容的前提下的变换角度重新剪裁。这样可以成倍增加数据集。正则化 regularization
就是在loss function后边加一个罚项λ||w||22，用来代表模型的复杂度。这个罚项的具体含义是w的L2范式，也就是所有w的平方和。如果λ很大，也就是这个罚项占的比重很大，模型倾向于变得简单，λ小的话，模型倾向于变得相对复杂一点。
这种方式的复杂之处在于要多次的训练才能找到一个较为合适的λ。dropout
一种丢弃部分神经元来使模型得到简化的方法。与L2正则化功能类似。每次在训练过程中，数据到达的每一层都会根据设置好的比例随机放弃一些神经元，因此模型不会再过度的“倚重”某些神经元，给它们过大的权重，因为每次有效的神经元都是不同的，从而所有神经元都会获得一定的权重。达到防止过拟合的效果。-
early stopping
图中黄线是训练集算是函数，红线是验证集损失函数，可以看出，虽然训练集一直在降低，但是到了验证集的效果就不是那么理想，所以提前结束训练是一种方式。
这种方式只需要一次训练即可，不需要重复多次来寻找合适的参数。
