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【李宏毅2021机器学习深度学习】2-1 机器学习任务攻略

文章目录

  • 写在前面
    • 2.1 机器学习任务攻略
      • 机器学习三部曲：1.定义含有参数的f；2.构造含有参数的loss；3.找到最优解θ
      • General Guide
        • Model Bias
        • Optimization Issue
        • 怎么判断是Model Bias 还是 Optimization？（越大的网络loss反而更高是Optimization的问题，注意与过拟合的区别：过拟合是训练集表现好，但是测试集表现差）
          • 先用小模型（甚至不是NN方法）看一下loss，再train 深的模型的loss，如果loss还大，那么是Optimization问题（大的模型loss应该更低）
        • Overfitting：是train的loss小，test的loss大才是overfitting
          • 解决Overfitting：More training data（可能是最有效的方法，但是不现实），Data augmentation（要根据自己对资料的特性，理解来做Data augmentation，没人会做图像上下颠倒，不然网络会学到奇奇怪怪的东西）
        • Bias-Complexity Trade-off
          • 并不是选test loss最低的模型
        • Cross Validation
          • N-fold Cross Validation
    • General Guide（大总结）
      • mismatch（所以要做 数据分析，看看训练和测试资料是否 分布相似）

写在前面

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2.1 机器学习任务攻略

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机器学习三部曲：1.定义含有参数的f；2.构造含有参数的loss；3.找到最优解θ

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General Guide

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Model Bias

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Optimization Issue

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怎么判断是Model Bias 还是 Optimization？（越大的网络loss反而更高是Optimization的问题，注意与过拟合的区别：过拟合是训练集表现好，但是测试集表现差）

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先用小模型（甚至不是NN方法）看一下loss，再train 深的模型的loss，如果loss还大，那么是Optimization问题（大的模型loss应该更低）

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Overfitting：是train的loss小，test的loss大才是overfitting

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解决Overfitting：More training data（可能是最有效的方法，但是不现实），Data augmentation（要根据自己对资料的特性，理解来做Data augmentation，没人会做图像上下颠倒，不然网络会学到奇奇怪怪的东西）

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Early stopping
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Bias-Complexity Trade-off

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并不是选test loss最低的模型

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Cross Validation

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N-fold Cross Validation

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General Guide（大总结）

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mismatch（所以要做 数据分析，看看训练和测试资料是否 分布相似）

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