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2.0 机器学习任务攻略

article 2025/1/15 15:00:23

1 Framework of ML

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2 General Guide – How to improve your model performance

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2.1 training loss large: Model Bias

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2.2 training loss small: Optimization

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which one?: Model Bias v.s. Optimization Issue

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可以看出，在训练集上， 56层network的training error甚至比20层network的还大，则说明56层network的optimization没有调好

那怎么确定是否是optimization的问题呢？

可以先用一些简单的模型，试试训练集上的error，再和复杂模型的training error对比

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2.3 training loss small; testing loss large: overfitting

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如何解决overfitting呢？

  • more training data (not suggested)
  • Data Augmentation
  • constrain your model to be less complex

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2.4 training loss small; testing loss large: mismatch

是否判断出现mismatch：需要我们对训练数据、测试数据有一定的了解，它们是如何产生的？

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3 Bias - Complexity Trade-off

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4 how to pick the right model

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4.1 用Cross Validation选model

通过validation set的error挑选model

4.2 N-fold Cross Validation

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http://www.kler.cn/a/503734.html

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