为了减少逆向过程中的方差（例如训练机器学习模型或优化算法），您可以实施一些技术来稳定学习过程并最小化结果的波动。方差减少对于创建一致、可靠的结果至关重要，尤其是在处理随机方法或嘈杂数据时。关键是在探索和利用之间取得平衡，同时保持对过程中固有随机性的控制。
一种有效的方法是使用小批量平均而不是处理单个数据点。例如，在随机梯度下降 (SGD) 中，基于单个训练样本更新模型参数会因数据噪声而引入高方差。通过计算一小批样本（例如，32-256 个示例）上的梯度，您可以平均消除噪声，从而实现更平滑的更新。同样，在强化学习中，聚合多个episode的奖励（而不是依赖于单个episode）可以减少策略梯度更新中的方差。另一种方法是集成学习，其中独立训练多个模型，并对它们的预测进行平均。这是有效的，因为各个模型的误差通常会相互抵消，从而产生更稳定的结果。例如，使用具有决策树的bagging（bootstrap aggregating）创建随机森林，通过减少方差，该随机森林始终优于单个树。
第三种策略包括优化控制随机性的超参数。例如，调整学习率或使用自适应优化器（如 Adam）可以稳定训练。在蒙特卡洛方法中，可以通过采用重要性抽样等技术来减少方差，这种技术会优先考虑高影响样本。在生成模型（如扩散过程）中，减少随机步骤的数量或在逆向过程中使用确定性近似（例如，DDIM）可以降低方差，同时保持输出质量。对于开发人员来说，梯度裁剪或dropout正则化（在训练期间随机停用神经元）等工具也有助于防止过度拟合并确保更平滑的收敛。这些方法以稍微增加偏差为代价，显著减少了方差，通常可以改善泛化。