【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第二节：机器学习任务攻略
文章目录
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- 如何做的更好？
- Model bias
- Optimization Issue
- Start from shallower networks
- Overfitting
- Cross Validation
- Mismatch
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如何做的更好？
如果在Kaggle上的结果不满意的话，第一件事情就是检查你的training data的loss。如果你发现你的模型在training data的loss很大，说明它在训练集上面也没有训练好，这边有两个可能的原因，第一个是model的bias。
Model bias
问题原因：你的model太过简单，function的set太小了，这个function的set中没有包含任何一个function，可以让我们的loss变低，即可以让loss变低的function，不在你的model可以描述的范围内。
用个比喻来说：这就好像是我们想大海捞针，但针根本就不在海里，所以任何努力都是徒劳。
解决方法：重新设计一个model，给你的model更大的弹性，举例来说，你可以增加你输入的features，也可以使用Deep Learning，增加网络的层数和复杂度。
但是并不是training的时候，loss大就代表一定是model bias，你可能会遇到另外一个问题，还有可能是optimization做得不好。
Optimization Issue
问题原因：你可能会卡在local minima的地方，没有办法找到一个真的可以让loss很低的参数就停下了。
用个比喻来说：这就好像是我们想大海捞针，针确实在海里，但是我们却没有办法把针捞起来。
那么training data的loss不够低的时候,到底是model bias,还是optimization的问题呢？
一个建议判断的方法，就是你可以通过比较不同的模型，来得知你的model现在到底够不够大：
举一个例子，这一个实验是从residual network那篇paper里面摘录出来的 (http://arxiv.org/abs/1512.03385)。
这里想测2个networks，一个20层，一个56层，训练之后发现20层的loss比较低，56层的loss反而比较高，但这个不是overfitting，并不是所有的结果不好，都叫做overfitting。
你要检查一下训练集上面的结果，发现在训练集上，56层的network loss就比20层的network loss高了，这代表56层的network，它的optimization没有做好。之所以能下这个结论，是因为理论上56层的network一定可以做到20层的network能做到的事情（它只要前20层的参数,跟这个20层的network一样，剩下36层什么事都不做）。
Start from shallower networks
一个小建议：看到一个你从来没有做过的问，也许你可以先跑一些比较小的，比较浅的network，甚至用一些不是deep learning的方法，比如说 linear model，比如说support vector machine，它们可能是比较容易做Optimize的，比较不会有optimization失败的问题。先有个概念说，这些简单的model，到底可以得到什么样的loss，这样也就有了一个参考的基准点。
If deeper networks do not obtain smaller loss on training data, then there is optimization issue.
解决方法：更换Optimization的策略，在SGD上加momentum，改用其他策略等等，下节课会具体讲到。
假设你现在经过一番努力，已经可以让你的training data的loss很小了，那接下来就可以看看testing data loss的情况，如果是training的loss小，testing的loss大，这个有可能是真的遇到overfitting问题了。
Overfitting
**问题描述：**举一个比较极端的例子，假如我们有一个一无是处的function：如果今天x当做输入的时候，我们就去比对这个x有没有出现在训练集里面，如果x出现在训练集里面，就把它对应的ŷ当做输出，如果x没有出现在训练集里面，就输出一个随机的值。
那你可以想像这个function啥事也没有干，但是在training的data上，它的loss可是0呢！可是在testing data上面，它的loss会变得很大，因为它其实什么都没有预测。
如果你的model它的自由度很大的话，它可以产生非常奇怪的曲线，导致训练集上的结果好，但是测试集上的loss很大。
解决方法：
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第一个方向是，往往也是最有效的方向，那就是增加你的训练集。但是人工搜集训练集往往成本很高，可以使用data augmentation技术，注意很少看到有人把影像上下颠倒当作augmentation，也就是说你使用这个技术必须要是reasonable的，并不是随意的。
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第二个方向是，对你的模型进行一定的限制，让其不要有那么大的弹性。那你可能会问我怎么会知道要用多constrain的model才会好呢，这就取决与你对这个问题的理解，对于数据产生背后原理的理解。
那么又有哪些方法可以给model制造限制呢？
- 给它比较少的参数，如果是deep learning的话，就给它比较少的神经元的数目。或者是你可以让model共用参数，你可以让一些参数有一样的数值。我们之前讲的network的架构，叫做fully-connected network，那fully-connected network其实是一个比较有弹性的架构，而CNN是一个比较有限制的架构，它是针对影像的特性，来限制模型的弹性，就是因为CNN给了比较大的限制，所以CNN在影像上反而会做得比较好。
- 用比较少的features，本来给三天的资料，改成用给两天的资料，其实结果就好了一些。
- 采用Early stopping，(17条消息) 深度学习技巧之Early Stopping（早停法）_df19900725的博客-CSDN博客_early stopping，基本含义是在训练中计算模型在验证集上的表现，当模型在验证集上的表现开始下降的时候，停止训练，这样就能避免继续训练导致过拟合的问题。
- Regularization，机器学习之正则化（Regularization） - Acjx - 博客园 (cnblogs.com)，在代价函数中加入惩罚项，对于太过复杂的模型进行惩罚。
- Dropout，(17条消息) 深度学习中Dropout原理解析_Microstrong-CSDN博客_dropout，Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征。
但是我们也不要给模型太多的限制，不然我们又会回到model bias的问题。
所以要选择既不简单也不复杂的模型：
Cross Validation
把Training的资料分成两半，一部分叫作Training Set，另一部分用作Validation Set，在Training Set上训练出来的模型，在Validation Set上面去衡量它们的分数，最后根据Validation Set上面的分数，去挑选结果，这样就可以很大程度上避免在public上面结果很好，但是在private上面结果很差的情况。
但是这边会有一个问题，就是怎么分Training Set和Validation Set呢，一般就是随机分的，但是如果担心分到很奇怪的Validation Set导致结果很差，那么推荐使用N-fold Cross Validation的方法。
N-fold Cross Validation：[深度概念]·K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用 - 小宋是呢 - 博客园 (cnblogs.com) 就是你先把你的训练集切成N等份，在这个例子里面我们切成三等份，切完以后，你拿其中一份当作Validation Set，另外两份当Training Set，然后这件事情你要重复三次。
然后接下来你有三个模型，你不知道哪一个是好的，你就把这三个模型在这三个setting下，在这三个Training跟Validation的data set上面，通通跑过一次，然后把这三个模型，在这三种状况的结果都平均起来，再看看谁的结果最好。
Mismatch
mismatch的原因跟overfitting其实不一样，一般的overfitting，你可以用搜集更多的资料来克服，但是mismatch意思是说，你今天的训练集跟测试集，它们的分布是不一样的。就比如HW11中的情况：
