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  • 多模型融合

    千次阅读 2019-11-28 10:57:42
    机器学习模型和深度学习模型的...因此通过一些科学的方法对优秀的模型进行融合,来突破单个模型对未知问题的泛化能力的瓶颈,并综合各个模型的优点得到同一个模型的最优解决方法,这就是多模型融合。 1 多模型融合入...

    机器学习模型和深度学习模型的泛化能力是评估模型好坏的一个非常重要的指标,但在使用单一模型处理某个问题时很容易遇到模型泛化瓶颈。此外,建立一个模型后,这个模型可能在解决某个问题的能力上比较出色,在解决其他问题时,结果却不尽如人意。因此通过一些科学的方法对优秀的模型进行融合,来突破单个模型对未知问题的泛化能力的瓶颈,并综合各个模型的优点得到同一个模型的最优解决方法,这就是多模型融合。

    1 多模型融合入门

    在多模型融合过程中一般会遇到两个问题,第一个问题是训练复杂的神经网络非常耗时,因为优秀的模型一般都是深度神经网络模型,其层次较深,参数较多。对多个深度神经网络的模型融合进行参数训练时,会比单一的深度神经网络模型更加耗时。
    一般通过选择结构较简单、网络层数较少的神经网络模型参与到多模型融合中;当使用了深度神经网络模型进行多模型融合时,一般通过迁移学习方法来辅助模型的训练,减少训练耗时。
    第二个问题时进行多模型融合时,融合方法的类型选择让人头疼。选择不同的模型融合方法解决某些问题时,其结果的表现不同,此外是针对模型的过程进行融合还是针对各个模型输出的结果进行融合,也值得考虑。
    此处以结果融合方法为例进行简单介绍,结果融合方法主要有结果多数表决、结果直接平均和结果加权平均三种主要的类型。
    在结果融合法有一个比较通用的理论,融合的各个模型相关度越低,模型融合的效果会更好,也就是说各个模型输出结果的差异性越高(比如神经网络和树模型),多模型融合效果就越好。

    1.1 结果多数表决

    结果多数表决类似于投票表决,一般选取的模型融合个数为奇数,否则有可能出现无法判断的情况。

    1.2 结果直接平均

    结果直接平均追求的是融合各个模型的平均水平,不强调个别模型的突出优势,可弥补个别模型的明显劣势。

    1.3 结果加权平均

    可将结果加权平均看做直接平均的改进版本,在结果加权平均方法中会新增一个权重参数,这个权重参数用于控制各个模型对融合结果的影响程度。不同的权重组合对最终的融合模型的结果影响较大,一般需尝试不同的权重值进行组合,以达到最优的多模型融合解决方案。

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  • pytorch之多模型融合

    千次阅读 2020-02-24 10:36:07
    1.挑选结构较简单的网络层次上的神经网络参与到多模型融合 2. 多模型融合+迁移学习 辅助模型的融合 2.多模型融合的方法 1.结果多数表决 2.结果直接平均 3.结果加权平均 3.pytorch 之多模型融合实战(vgg16+resnet50...

    1. 解决神经网络耗时的方法:

    1.挑选结构较简单的网络层次上的神经网络参与到多模型融合
    2. 多模型融合+迁移学习  辅助模型的融合
    

    2.多模型融合的方法

    1.结果多数表决
    2.结果直接平均
    3.结果加权平均

    3.pytorch 之多模型融合实战(vgg16+resnet50)

    思路:首先构建两个卷积神经网络模型,然后使用我们的训练数据集分别对这两个模型进行训练和对参数进行优化,使用优化后的模型对验证集进行预测,并将各模型的预测结果进行加权平均以作为最后的输出结果,通过对输出结果和真实结果的对比,来完成对融合模型准确率的计算。

    代码指路:多模型融合代码

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    千次阅读 2019-08-05 18:28:05
    多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处呢,这里总结一些常见的融合方法: 1)线性加权融合法 线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常...

    目录

    1)线性加权融合法

    2)交叉融合法(blending)

    3)瀑布融合法

    4)特征融合法

    5)预测融合法

    6)分类器 Boosting 思想 


    多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。但是怎样进行有效的融合,充分发挥各个算法的长处呢,这里总结一些常见的融合方法:

    1)线性加权融合法

    线性加权是最简单易用的融合算法,工程实现非常方便,只需要汇总单一模型的结果,然后按不同算法赋予不同的权重,将多个推荐算法的结果进行加权,即可得到结果:

    Score是给用户(user)推荐商品(item)的得分,β是算法 K 的权重,rec是算法 k 得到的用户(user)对商品 item 的推荐得分。这种融合方式实现简单,但效果较差。因为线性加权的参数是固定的,实践中参数的选取通常依赖对全局结果升降的总结,一旦设定后,无法灵活的按照不同的推荐场景来自动变换。比如如果某个场景用算法 A 效果较好,另外一种场景用算法 B 效果较好,线性融合的方式在这种情况下不能取得好的效果。为了解决这个问题,可以通过引入动态参数的机制,训练用户对推荐结果的评价、与系统的预测是否相符生成加权模型,动态的调整权重使得效果大幅提升。

    2交叉融合法(blending)

    交叉融合的思路是利用不同的训练集,在推荐结果中穿插不同推荐模型的结果,以确保结果的多样性。

    交叉融合法的思路是 “各花入各眼”,不同算法的结果着眼点不同,能满足不同用户的需求,直接穿插在一起进行展示。这种融合方式适用于同时能够展示较多条结果的推荐场景,并且往往用于算法间区别较大,如分别基于用户长期兴趣和短期兴趣计算获得的结果。

    3)瀑布融合法

    瀑布型(Waterfall Model)融合方法采用了将多个模型串联的方法。每个推荐算法被视为一个过滤器,通过将不同粒度的过滤器前后衔接的方法来进行:

     

    在瀑布型混合技术中,前一个推荐方法过滤的结果,将作为后一个推荐方法的候选集合输入,层层递进,候选结果在此过程中会被逐步遴选,最终得到一个量少质高的结果集合。这样设计通常用于存在大量候选集合的推荐场景上。

    设计瀑布型混合系统中,通常会将运算速度快、区分度低的算法排在前列,逐步过渡为重量级的算法,让宝贵的运算资源集中在少量较高候选结果的运算上。在面对候选推荐对象(Item)数量庞大,而可曝光的推荐结果较少,要求精度较高、且运算时间有限的场景下,往往非常适用。

    4)特征融合法

    不同的原始数据质量,对推荐计算的结果有很大的影响。以用户兴趣模型为例,我们既可以从用户的实际购买行为中,挖掘出用户的 “显式” 兴趣,又可以用用户的点击行为中,挖掘用户 “隐式” 兴趣;另外从用户分类、人口统计学分析中,也可以推测用户偏好;如果有用户的社交网络,那么也可以了解周围用户对该用户兴趣的影响。

    所以通过使用不同的数据来源,抽取不同的特征,输入到推荐模型中进行训练,然后将结果合并。这种思路能解决现实中经常遇到的数据缺失的问题,因为并非所有用户都有齐全的各类数据,例如有些用户就缺少交易信息,有些则没有社交关系数据等。通过特征融合的方法能确保模型不挑食,扩大适用面。

    5)预测融合法

    推荐算法也可以被视为一种 “预测算法”,即我们为每个用户来预测他接下来最有可能喜欢的商品。而预测融合法的思想是,我们可以对每个预测算法再进行一次预测,即不同的算法的预测结果,我们可以训练第二层的预测算法去再次进行预测,并生成最终的预测结果。

    如下图所示,我们把各个推荐算法的预测结果作为特征,将用户对商品的反馈数据作为训练样本,形成了第二层预测模型的训练集合,具体流程如下:

    图中的二层预测模型可以使用常用的分类算法,如 SVM、随机森林、较大熵等,但达观实践中,融合效果较好的是 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 方法。

    6)分类器 Boosting 思想 

    推荐问题有时也可以转化为模式分类(Pattern Classification)问题去看待,我们将候选集合是否值得推荐划分为几个不同的集合,然后通过设计分类器的方法去解决。

    这样一来我们就可以用到分类算法中的 Boosting 思想,即将若干个弱分类器,组合成一个强分类器的方法。Boosting 的核心思想是每轮训练后对预测错误的样本赋以较大的权重,加入后续训练集合,也就是让学习算法在后续的训练集中对较难的判例进行强化学习,从而得到一个带权重的预测函数序列 h,预测效果好的预测函数权重较大,反之较小。

    最终的预测函数 H 对分类问题采用有权重的投票方式,对回归问题采用加权平均的方法对新示例进行判别。算法的流程如下:

     

    通过模型进行融合往往效果较好,但实现代价和计算开销也比较大。

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  • 行业分类-物理装置-一种基于多模型融合的用户情感分析方法.zip
  • 1.多模型融合中的问题: 首先,在使用融合神经网络模型的过程中遇到的第1个问题就是训练复杂神经网络非常耗时,因为优秀的模型一般都是深度神经网络模型,这些网络模型的特点是层次较深、参数较多,所以对融合了多个...

    1.多模型融合中的问题:

    首先,在使用融合神经网络模型的过程中遇到的第1个问题就是训练复杂神经网络非常耗时,因为优秀的模型一般都是深度神经网络模型,这些网络模型的特点是层次较深、参数较多,所以对融合了多个深 度神经网络的模型进行参数训练,会比我们使用单一的深度神经网络模 型进行参数训练所耗费的时间要多上好几倍。对于这种情况,我们一般 使用两种方法进行解决:挑选一些结构比较简单、网络层次较少的神经 网络参与到多模型融合中;如果还想继续使用深度神经网络模型进行多 模型融合,就需要使用迁移学习方法来辅助模型的融合,以减少训练耗时。

    其次,在对各个模型进行融合时,在融合方法的类型选择上也很让 人头痛,因为在选择不同的模型融合方法解决某些问题时其结果的表现 不同,而且可以选择是针对模型的过程进行融合,还是仅针对各个模型 输出的结果进行融合,这都是值得我们思考的。

    结果融合法是针对各个模型的输出结果进行的融合,主要包括结果多数表决结果直接平均结果加权平均这三种主要的类型。在结果融合法中有一个比较通用的理论,就是若我们想通过多模型融合来提高输出结果的预测准确率,则各个模型的相关度越低,融合的效果会更好, 也就是说各个模型的输出结果的差异性越高,多模型融合的效果就会越好。

    1.1 结果多数表决

    以下表为例说明:
    在这里插入图片描述

    可以看出,这三个模型的预测结果的准确率分别是80%、80%和60%,现在我们使用结果多数表决的方法对统计得到的结果进行融合。以三个模型中的第1个新数据的预测结果为例,模型一对新数据的预测结果为True,模型二对新数据集的预测结果为False,模型三对新数据集的预测结果为True,通过多数表决得到的融合模型对新数据的预测结果为True,其他新数据的预测结果以此类推,最后得到多模型的预测结果如下:
    在这里插入图片描述

    通过统计结果的准确率可以发现,使用多模型融合后的预测准确率 也是80%,虽然在准确率的表现上比最差的模型三要好,但是和模型一 和模型二的准确率处于同一水平,没有体现出模型融合的优势,所以这 也是我们需要注意的。进行多模型融合并不一定能取得理想的效果,需 要使用不同的方法不断地尝试。

    下面对之前的实例稍微进行改变,如下:
    在这里插入图片描述

    在进行调整之后,三个模型的预测结果的准确率依然分别是80%、 80%和60%,我们再计算一遍多模型融合的预测结果,得到如下表:
    在这里插入图片描述

    这时多模型融合的预测结果对10个新数据的预测准确率已经提升到 了90%,在预测结果的准确率上超过了被融合的三个模型中的任意一 个。为什么预测结果最后会发生这样的改变?这是因为我们扩大了模型三在预测结果上和模型一及模型二的差异性,这也印证了我们之前提到 过的通用理论,参与融合的各个模型在输出结果的表现上差异性越高, 则最终的融合模型的预测结果越好。

    1.2 结果直接平均

    结果直接平均追求的是融合各个模型的平均预测水平,以提升模型整体的预测能力,但是与结果多数表决相比,结果直接平均不强调个别模型的突出优势,却可以弥补个别模型的明显劣势,比如在参与融合的模型中有一个模型已经发生了过拟合的问题,另一个模型却发生了欠拟合的问题,但是通过结果直接平均的方法能够很好地综合这两个模型的劣势,最后可预防融合模型过拟合和欠拟合的发生,如下:
    在这里插入图片描述

    假设在上图左中两个模型处理的是同一个分类问题,圆圈和叉号代表不同的类别,则两个模型在泛化能力上的表现都不尽如人意,一个模型出现了严重的过拟合现象,另一个模型出现了严重的欠拟合现象;再看上图右中通过结果直接平均的融合模型,它在泛化能力上表现不错,受噪声值的影响不大。所以,如果我们对两个模型进行融合并且使用结果直接平均的方法,那么最后得到的结果在一定程度上弥补了各个模型的不足,不仅如此,融合的模型还有可能取得比两个模型更好的泛化能力。

    虽然结果直接平均的方法追求的是“平均水平”,但是使用结果直接平均的多模型融合在处理很多问题时取得了优于平均水平的成绩。

    下面我们来看一个使用结果直接平均进行多模型融合的实例。依旧 假设我们现在已经拥有三个优化好的模型,而且它们能够独立完成对新 输入数据的预测,现在我们向这三个模型分别输入10个新数据,然后 统计模型的预测结果。不过,我们对结果的记录使用的不 是“True”和“False”,而是直接记录每个模型对新数据预测的可能性值, 如果预测正确的可能性值大于50%,那么在计算准确率时就把这个预测 结果看作正确的,三个模型的预测结果如下表所示。
    在这里插入图片描述

    可以看出,这三个模型的预测结果的准确率分别是80%、80%和 60%,现在使用多模型融合的方法对这三个模型的输出结果进行直接平 均。以三个模型中的第1个预测结果为例,模型一对新数据的预测结果 为80%,模型二对新数据的预测结果为30%,模型三对新数据的预测结 果为70%,通过直接平均得到的融合模型对新数据的预测结果为60%, 其他新数据的预测结果以此类推,最后得到多模型的预测结果如下表所示。
    在这里插入图片描述

    通过对结果进行简单计算,我们便可以知道使用直接平均方法得到 的融合模型的最终预测准确率是90%,在融合模型得到的对新数据的所 有预测结果中,预测可能性值低于50%的只有一个,所以结果直接平均 在总体的准确率上都好于被融合的三个模型,不过我们在经仔细观察后 发现,融合的模型在单个数据的预测能力上并没有完胜其他三个模型, 所以这也是结果直接平均的最大不足。

    1.3 结果加权平均

    我们可以将结果加权平均看作结果直接平均的改进版本,在结果加权平均的方法中会新增一个权重参数,这个权重参数用于控制各个模型对融合模型结果的影响程度。简单来说,我们之前使用结果直接平均融合的模型,其实可以被看作由三个使用了一样的权重参数的模型按照结果加权平均融合而成的。所以结果加权平均的关键是对权重参数的控制,通过对不同模型的权重参数的控制,可以得到不同的模型融合方
    法,最后影响融合模型的预测结果。

    下面再来看一个使用结果加权平均进行多模型融合的实例。假设我们现在已经拥有了两个优化好的模型,不是之前的三个,而且它们能够独立预测新的输入数据,现在,我们向这两个模型分别输入10个同样的新数据,然后统计模型的预测结果,并直接记录每个模型对新数据预测的可能性值,同样,如果预测正确的可能性值大于50%,那么在计算准确率时把这个预测结果看作正确的,两个模型的预测结果如下表所示。
    在这里插入图片描述

    可以看出,这两个模型的预测结果的准确率均是80%,如果要对两个模型进行结果加权平均,那么首先需要设定各个模型的权重参数,假设模型一的权重值是0.8,模型二的权重值是0.2,则接下来看看如何使用结果加权平均对输出的结果进行融合。我们在计算过程中首先看到模型一对第1个新数据的预测结果为80%,模型二对第1个新数据的预测结果为30%,通过结果加权平均得到的融合模型对新数据的预测结果为70%,计算方法如下:
    70% = 0.8x80% + 0.2x30%

    其他新数据的预测结果以此类推,最后得到多模型的预测结果如下表:
    在这里插入图片描述

    通过简单计算,我们可以知道使用结果加权平均的方法融合的模型 的预测准确率是90%,在我们得到的对新数据的所有预测结果中,预测 可能性值低于50%的预测结果只有一个,融合的模型在预测结果准确率 的表现上优于被融合的两个模型,而且融合模型对新数据的单个预测值 也不低。下面再做一个实验,把模型一的权重值和模型二的权重值进行 对调,即模型一的权重值变成了0.2,模型二的权重值变成了0.8,那么 我们融合的模型的预测结果如下表所示。
    在这里插入图片描述

    这次结果的准确率降低到了80%,而且融合模型对新数据的单个预 测值明显下降,可见调节各个模型的权重参数对最后的融合模型的结果 影响较大。所以在使用权重平均的过程中,我们需要不断尝试使用不同的权重值组合,以达到多模型融合的最优解决方案。

    2 PyTorch多模型融合实战

    使用VGG16架构和ResNet50架构的卷积神经网络模型参
    与本次模型的融合,然后按照结果加权平均的方法分别对这两个模型提前拟定好会使用到的权重值,对VGG16模型预测结果给予权重值0.6,对ResNet50的预测结果给予权重0.4。

    实现多模型融合的完整代码如下:

    import torch
    import torchvision
    from torchvision import datasets, models, transforms
    import os
    from torch.autograd import Variable
    import matplotlib.pyplot as plt
    import time
    
    data_dir = 'DvC'
    data_transform = {
        x: transforms.Compose([transforms.Scale([64, 64]), transforms.ToTensor()]) for x in ['train', 'valid']
    }
    
    image_datasets = {
        x: datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_dir, x), transform=data_transform[x]) for x in ['train', 'valid']
    }
    
    dataloader = {
        x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=image_datasets[x], batch_size=16, shuffle=True) for x in ['train', 'valid']
    }
    x_example, y_example = next(iter(dataloader['train']))
    example_classes = image_datasets['train'].classes
    index_classes = image_datasets['train'].class_to_idx
    
    model_1 = models.vgg16(pretrained=False)
    model_2 = models.resnet50(pretrained=False)
    
    use_gpu = torch.cuda.is_available()
    
    for parma in model_1.parameters():
        parma.requires_grad = False
    
    model_1.classifier = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(25088, 4096),
                                             torch.nn.ReLU(),
                                             torch.nn.Dropout(p=0.5),
                                             torch.nn.Linear(4096, 4096),
                                             torch.nn.ReLU(),
                                             torch.nn.Dropout(p=0.5),
                                             torch.nn.Linear(4096, 2))
    
    for parma in model_2.parameters():
        parma.requires_grad = False
    
    model_2.fc = torch.nn.Linear(2048, 2)
    
    if use_gpu:
        model_1 = model_1.cuda()
        model_2 = model_2.cuda()
    
    loss_f_1 = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    loss_f_2 = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer_1 = torch.optim.Adam(model_1.classifier.parameters(), lr=0.00001)
    optimizer_2 = torch.optim.Adam(model_2.fc.parameters(), lr=0.00001)
    weight_1 = 0.6
    weight_2 = 0.4
    
    epoch_n = 5
    time_open = time.time()
    
    for epoch in range(epoch_n):
        print('Epoch {}/{}'.format(epoch, epoch_n - 1))
        print('---' * 10)
        for phase in ['train', 'valid']:
            if phase == 'train':
                print('Training...')
                model_1.train(True)
                model_2.train(True)
            else:
                print('Validing...')
                model_1.train(False)
                model_2.train(False)
    
            running_loss_1 = 0.0
            running_corrects_1 = 0
            running_loss_2 = 0.0
            running_corrects_2 = 0
            blending_running_corrects = 0
    
            for batch, data in enumerate(dataloader[phase], 1):
                X, y = data
                if use_gpu:
                    X, y = Variable(X.cuda()), Variable(y.cuda())
                else:
                    X, y = Variable(X), Variable(y)
    
                y_pred_1 = model_1(X)
                y_pred_2 = model_2(X)
                blending_y_pred = y_pred_1 * weight_1 + y_pred_2 * weight_2
    
                _, pred_1 = torch.max(y_pred_1.data, 1)
                _, pred_2 = torch.max(y_pred_2.data, 1)
                _, blending_pred = torch.max(blending_y_pred.data, 1)
    
                optimizer_1.zero_grad()
                optimizer_2.zero_grad()
    
                loss_1 = loss_f_1(y_pred_1, y)
                loss_2 = loss_f_2(y_pred_2, y)
    
                if phase == 'train':
                    loss_1.backward()
                    loss_2.backward()
                    optimizer_1.step()
                    optimizer_2.step()
    
                running_loss_1 += loss_1.data
                running_corrects_1 += torch.sum(pred_1 == y.data)
                running_loss_2 += loss_2.data
                running_corrects_2 += torch.sum(pred_2 == y.data)
                blending_running_corrects += torch.sum(blending_pred == y.data)
    
                if batch % 500 == 0 and phase == 'train':
                    print('Batch {},Model_1 Train Loss:{},Model_1 Train ACC:{},Model_2 Train Loss:{},Model_2 Train ACC:{},\
                    Blending_Model ACC:{}'.format(batch, running_loss_1 / batch, 100 * running_corrects_1 / (16 * batch),
                                                  running_loss_2 / batch, 100 * running_corrects_2 / (16 * batch),
                                                  100 * blending_running_corrects / (16 * batch)))
                    
            epoch_loss_1 = running_loss_1 * 16 / len(image_datasets[phase])
            epoch_acc_1 = 100 * running_corrects_1 / len(image_datasets[phase])
            epoch_loss_2 = running_loss_2 * 16 / len(image_datasets[phase])
            epoch_acc_2 = 100 * running_corrects_2 / len(image_datasets[phase])
            epoch_blending_acc = 100 * blending_running_corrects / len(image_datasets[phase])
            print('Epoch,Model_1 Loss:{},Model_1 ACC:{},Model_2  Loss:{},Model_2  ACC:{}, Blending_Model ACC:{}'.format(
                epoch_loss_1, epoch_acc_1, epoch_loss_2, epoch_acc_2, epoch_blending_acc))
    time_end = time.time() - time_open
    print(time_end)
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空空如也

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