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花书+吴恩达深度学习(十九)构建模型策略(训练模型顺序、偏差

发布时间:2019-07-17 09:38 来源:未知 编辑:admin

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  花书+吴恩达深度学习(十九)构建模型策略(训练模型顺序、偏差方差、数据集划分、数据不匹配)

  如果不能有效的降低,考虑可能是开发集太小和测试集不匹配,使用更大的开发集。

  如果不能有效的表现,考虑可能是开发集或测试集设置选择的不正确,或者代价函数不能有效的评估误差。

  方差,是指模型过于好的学习了数据,甚至学习了一些数据的个性,所谓过拟合。

  但如果真实环境中,数据的分布与训练集不同,最好使得开发集和测试集的分布与真实环境相似。

  例如,在图像识别中,训练集的数据是高清的,但是真实环境的图像是低像素的,最好使得开发集和测试集的数据也是低像素的。这样可以确保训练出来的模型可以在真实环境中识别图像。

  当数据的分布不同时,方差的分析与之前不同。可能仅因为分布的不同,造成训练集误差和开发集误差的差距,称为数据不匹配,并不是过拟合的高方差。

  因训练集和训练开发集属于同一分布,当训练集误差和训练开发集误差有差距的时候,呈现的是高方差问题。

  因训练开发集和开发集不属于同一分布,但都用于测试,当训练开发集误差和开发集误差有差距的时候,呈现的是数据不匹配问题。

  解决数据不匹配的方法:使得训练集和开发集测试集的数据分布尽量相似,可将开发集和测试集部分数据分配至训练集,或者人工数据合成。

  例如,判断病人患病的情况,患病被判断为不患病代价更大(正类被判断成反类),更看重查全率 Recall 。给用户推荐商品的情况,推荐了很讨厌的商品比没有推荐到喜欢的商品代价更大(反类被判断成正类),更看重查准率 Precision 。

  在模型训练的时候,可以根据训练集误差和贝叶斯最佳误差的差距,来衡量偏差。

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