第一周：和平之城中的鸟类识别 案例研究

• 1.1 为什么是ML策略？
• 1.2 正交化(Orthogonalization)
• 1.3 单一数字评估指标
• 1.4 满足和优化指标
• 1.5 训练 / 开发 / 测试集划分
• • 设立Dev/Test的方法
• 1.6 开发集和测试集的大小
• 1.7 ⚠️ 什么时候改变开发/测试集和指标
• • 步骤：
• 1.8 为什么是人的表现
• 1.9 可避免偏差
• 1.10 理解人的表现
• 1.11 超过人的表现
• 1.12 改善模型表现
• • 改进方向
• 第一周测试总结：

本文是结构化机器学习的笔记。

1.1 为什么是ML策略？

• 快速判断那些方向比较适合继续研究，以免浪费时间。

1.2 正交化(Orthogonalization)

• 正交化的含义：各个分量互不影响。所以可以分开来考虑。

我们需要达到4个目标

训练集上好

Dev集上好

Test集上好

现实情况下好

因此我们的目的是为这4种情况，设计4个独立的按钮，从而可以在降低训练集准确率的前提下，提升Dev集的准确率。

1.3 单一数字评估指标

• 问题：如果一个分类器在Precision里面比较好，另一个在Recall里面比较好，该怎么选？

• Sol:

  • F1 Score:$$F1Score=\frac{2}{\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}}$$

• 例子2：

  • 不同地区的错误率不同

• Sol: 计算平均错误率

1.4 满足和优化指标

• 问题：准确率+时间的指标

• 设优化指标"Accuracy"（需要最值的指标），满足指标"Running Time"（不等式的指标）

• Sol:
  $$max(Accuracy)\text{ and }runningTime\le 100ms$$

• 问题：“准确率”+“False Positive”

• Sol:
  $$max(Accuracy)\text{ and }FalsePositive\le 1次/天$$

1.5 训练 / 开发 / 测试集划分

如何设立Dev Set和Test Set?

• Dev Set: hold out cross validation set

• 例子：
  假设哦我们有以下地区的数据:

  • US
  • UK
  • India
  • China

  一种划分开发/测试数据的方法是US/UK作为开发数据，另外的两个国家作为测试集。

• 这是一个糟糕的想法，因为我们可能根据Dev Set的数据设计了一效果很好的模型，但是因为开发集和测试集并没有同样的分布，所有会有问题。

• 这就好比是一个人训练射中50m的靶，然后真正使用的时候是100m的靶。

设立Dev/Test的方法

关键⚠️ ：确保开发集和训练集来自同一个分布。（在上面例子中，各个数据集里都需要有这4个地区的数据）
所以我们可以将所有数据随机洗牌，放入开发集和测试集。

1.6 开发集和测试集的大小

可以只有Train+Dev集，而没有Test集合。

1.7 ⚠️ 什么时候改变开发/测试集和指标

当没有达到预期目的的常见解决思路：

及时改变Metric以适应目的

改变Dev/Test数据集，以确保两者为相同的分布。

• 如果发现选出来的算法存在缺陷，则需要及时改变Metric的定义。
• 例子：

算法错误率其他

A	3%	会有一定几率传递不良图片
B	5%	无

此时，为了避免传递不良信息这个巨大的错误，我们需要及时修改metric。
$$Error=\frac{1}{{\sum }_i{w}^{(i)}}\sum _{i=1}^{m_{dev}}{w}^{(i)}I(y_{pred}^{(i)}\ne y^{(i)})$$

其中

• $m_{dev}$表示dev集的样本数量
• $w^{(i)}=\{\begin{array}{c}1\text{ 如果x不是不良信息}\\ 100\text{ 如果x是不良信息}\end{array}$相当于一个乘法项目
• $I(y_{pred}^{(i)}\ne y^{(i)})=1$ 如果$y_{pred}$预测错误

步骤：

确定Metric（放靶）

达到目标（放箭），可以通过微调Cost Function的定义。我们总是可以适时地观察我们已经训练的模型，从而根据我们的需要修改模型，从而达到我们的预期目的。

1.8 为什么是人的表现

• 贝叶斯最优误差(Bayes Optimal Error):准确率的上限。（$x\to y$映射的最优上限）
• 我们观察到当准确率超过人类时，准确率上升速率就变慢了
• 可能的解释：
  • 人的表现已经贝叶斯最优误差很接近了。
  • 只要Algs比人类能力强，一些方法就不再有效了。
• 当Algs不比人类强，有一些可能有效的方法：
  • 获得更多有标签的数据
  • 人工对算法误差进行分析
  • 对Bias和Variance方差进行分析

1.9 可避免偏差

• 用人类水平的误差估计来代替贝叶斯最优误差，这在计算机视觉里面比较常见。
• Avoidable Bias= Human-level error
• Variance= Training error
• 例子：
  

1.10 理解人的表现

• Recap:

用人类水平的误差估计来代替贝叶斯最优误差

• 问题：怎么定义人类水平？

• 例子：医疗影响分析
  

• Hyp:

我们看的是最高水平，因为人类（或者任何系统）都只能趋近于（小于等于）贝叶斯最优误差。如果能超过人类水平，则可以部署我们训练的模型了。

当算法水平很高的时候，我们不太确定是否要继续改善模型（减小Bias）还是减小方差。因为我们不知道怎么估计贝叶斯最优误差。

1.11 超过人的表现

例如：

• 人的表现 0.5%
• Train Error 0.3%
  这时候我们不知道贝叶斯最优误差是否小于0.3%，因为有过拟合的风险。

目前算法比人类强的地方：
这些都是从Structed Data中得到的结果，并不是自然感知任务（如计算机视觉）。

• 开车路线的时间
• 贷款
• 广告投放

1.12 改善模型表现

对Train Set拟合很好 -> Bias

在dev/test Set上也很好 -> Variance

改进方向

• Avoidable Bias改善方法：

训练一个更大的模型

多训练一会

改善网络结构

• Variance改善方法：

输入更多的数据

正则化(L2,Dropout)

改善网络结构

第一周测试总结：

我们需要确定一个评估指标，否则会降低工作效率。我们可以通过优化指标和满足指标将多个指标缩小为一个指标。例如$$max(准确率)\text{ and }内存\le 10Mb$$
这里准确率就是优化指标，内存就是满足指标。

深度学习领域一般数据集的划分为

训练集开发集测试集

95%	2.5%	2.5%

应该用人类最高水平来估计贝叶斯最优误差。但这里有一个前提，即统计的人数足够多，这样的百分数才比较准确。

学习算法的性能可以优于人类表现，但它永远不会优于贝叶斯错误的基准线。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的第一周：和平之城中的鸟类识别(案例研究)的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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