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  • 这两天学了过拟合以及欠拟合解决方法 有疑问的建议和我聊一聊

    这两天学了过拟合以及欠拟合解决方法 有疑问的建议和我聊一聊

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  • ASR欠拟合解决办法

    2019-09-27 14:03:41
    在这里插入代码片@TOC 语音识别模型欠拟合解决办法草稿: 1减少dropout层数,增加输入特征维度或分辨率,增加模型规模,减少输出类别数。 PS:分辨率:分辨率比如频谱的时间移动,mei刻度粗细。 ...

    在这里插入代码片@TOC

    语音识别模型欠拟合解决办法草稿:

    1减少dropout层数,增加输入特征维度或分辨率,增加模型规模,减少输出类别数。
    PS:分辨率:分辨率比如频谱的时间移动,mei刻度粗细。

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  • 1.过拟合和欠拟合解决办法有哪些 ①正则化是机器学习中最常见的过拟合解决方法,在损失函数中加入正则项来惩罚模型的参数,以此来降低模型的复杂度,常见的添加正则项的正则化技术有L1,L2正则化。 ②剪枝是决策...

        1.过拟合和欠拟合解决办法有哪些


          ①正则化是机器学习中最常见的过拟合解决方法,在损失函数中加入正则项来惩罚模型的参数,以此来降低模型的复杂度,常见的添加正则项的正则化技术有L1,L2正则化。
          ②剪枝是决策树中一种控制过拟合的方法,我们知道决策树是一种非常容易陷入过拟合的算法,剪枝处理主要有预剪枝和后剪枝这两种,常见的是两种方法一起使用。预剪枝通过在训练过程中控制树深、叶子节点数、叶子节点中样本的个数等来控制树的复杂度。后剪枝则是在训练好树模型之后,采用交叉验证的方式进行剪枝以找到最优的树模型。
          ③权值共享最常见的就是在卷积神经网络中,权值共享的目的旨在减小模型中的参数,同时还能较少计算量。在循环神经网络中也用到了权值共享
          ④增加噪声是深度学习中的一种避免过拟合的方法(没办法,深度学习模型太复杂,容易过拟合),添加噪声的途径有很多,可以在输入数据上添加,增大数据的多样性,可以在权值上添加噪声,这种方法类似于L2正则化。
          ⑤BM算法是一种非常有用的正则化方法,而且可以让大型的卷积神经网络快速收敛,同时还能提高分类的准确率,而且可以不需要使用局部响应归一化处理,也可以不需要加入Dropout。BM算法会将每一层的输入值做归一化处理,并且会重构归一化处理之后的数据,确保数据的分布不会发生变化。
          ⑥Bagging和Boosting是机器学习中的集成方法,多个模型的组合可以弱化每个模型中的异常点的影响,保留模型之间的通性,弱化单个模型的特性。
          ⑦Dropout是深度学习中最常用的控制过拟合的方法,主要用在全连接层处。Dropout方法是在一定的概率上(通常设置为0.5,原因是此时随机生成的网络结构最多)隐式的去除网络中的神经元。Dropout控制过拟合的思想和机器学习中的集成方法中的bagging类似,在每个batch更新的网络结构都有所不同,也就相当于在训练时有很多个不同的子网络,在每次迭代时dropout的神经元都不一样,因此对于整个模型参数而言,每次都会有一些参数不被训练到。Dropout会导致网络的训练速度慢2、3倍,而且数据小的时候,Dropout的效果并不会太好。因此只会在大型网络上使用。

       2. Mini-Batch与SGD

    原本的梯度下降算法,在每一次的迭代中,要把所有的数据都进行计算再取平均,那如果你的数据量特别大的话,每进行一次迭代就会耗费大量的时间。

    所以就有了mini-batch,做小批量的计算迭代。也就是把训练集划分成n等分,比如数据量有500万个的时候,以1000为单位,将数据集划分为5000份,
    x=x{1},x{2},x{3},…..,x{5000}

     

    用大括弧表示每一份的mini-batch,其中每一份x{t}

    都是1000个样本。

    这个时候引入epoch的概念,1个epoch相当于是遍历了一次数据集,比如用mini-batch,1个epoch就可以进行5000次迭代,而传统的batch把数据集都一起计算,相当于1个epoch只进行了1次迭代。

    具体计算步骤是:

    • 先划分好每一个mini-batch
    • for t in range(5000),循环每次迭代
      • 循环里面和之前的计算过程一样,前向传播,但每次计算量是1000个样本
      • 计算损失函数
      • 反向传播
      • 更新参数

    batch和mini-batch的对比如图:

    • 如果mini-batch的样本为m的话,其实就是batch gradient descent,缺点是如果样本量太大的话,每一次迭代的时间会比较长,但是优点是每一次迭代的损失函数都是下降的,比较平稳。
    • mini-batch样本为1的话,那就是随机梯度下降(Stochastic gradient descent),也就是每次迭代只选择其中一个样本进行迭代,但是这样会失去了样本向量化带来的计算加速效果,损失函数总体是下降的,但是局部会很抖动,很可能无法达到全局最小点。
    • 所以选择一个合适的size很重要,1<size<m,可以实现快速的计算效果,也能够享受向量化带来的加速。

     

        3.SGD和Mini-Batch的代码

    • shuffle:将数据随机打乱,使用np.random.permutation(m)函数可以把m个样本的顺序重新映射,变成一个len为m的列表,里面的值就是映射原本的顺序。
    • 再根据size大小进行分区,需要注意的是最后的数据有可能小于size大小的,因为可能无法整除,要单独考虑
    # GRADED FUNCTION: random_mini_batches
    
    def random_mini_batches(X, Y, mini_batch_size = 64, seed = 0):
        """
        Creates a list of random minibatches from (X, Y)
        
        Arguments:
        X -- input data, of shape (input size, number of examples)
        Y -- true "label" vector (1 for blue dot / 0 for red dot), of shape (1, number of examples)
        mini_batch_size -- size of the mini-batches, integer
        
        Returns:
        mini_batches -- list of synchronous (mini_batch_X, mini_batch_Y)
        """
        
        np.random.seed(seed)            # To make your "random" minibatches the same as ours
        m = X.shape[1]                  # number of training examples
        mini_batches = []
            
        # Step 1: Shuffle (X, Y)
        permutation = list(np.random.permutation(m))
        print(permutation)
        shuffled_X = X[:, permutation]
        shuffled_Y = Y[:, permutation].reshape((1,m))
    
        # Step 2: Partition (shuffled_X, shuffled_Y). Minus the end case.
        num_complete_minibatches = math.floor(m/mini_batch_size) # number of mini batches of size mini_batch_size in your partitionning
        for k in range(0, num_complete_minibatches):
            ### START CODE HERE ### (approx. 2 lines)
            mini_batch_X = shuffled_X[:,k * mini_batch_size:(k+1)* mini_batch_size]
            mini_batch_Y = shuffled_Y[:,k * mini_batch_size:(k+1)* mini_batch_size]
            ### END CODE HERE ###
            mini_batch = (mini_batch_X, mini_batch_Y)
            mini_batches.append(mini_batch)
        
        # Handling the end case (last mini-batch < mini_batch_size)
        if m % mini_batch_size != 0:
            ### START CODE HERE ### (approx. 2 lines)
            mini_batch_X = shuffled_X[:,num_complete_minibatches * mini_batch_size:]
            mini_batch_Y = shuffled_Y[:,num_complete_minibatches * mini_batch_size:]
            ### END CODE HERE ###
            mini_batch = (mini_batch_X, mini_batch_Y)
            mini_batches.append(mini_batch)
        
        return mini_batches

        3.交叉验证

          交叉验证,有的时候也称作循环估计(Rotation Estimation),是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法,该理论是由Seymour Geisser提出的。在给定的建模样本中,拿出大部分样本进行建模型,留小部分样本用刚建立的模型进行预报,并求这小部分样本的预报误差,记录它们的平方加和。这个过程一直进行,直到所有的样本都被预报了一次而且仅被预报一次。把每个样本的预报误差平方加和,称为PRESS(predicted Error Sum of Squares)。
          交叉验证的基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set)。首先用训练集对分类器进行训练,再利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分类器的性能指标。

        4.回归模型评价指标

          回归模型评估有三种方法,分别是:平均绝对值误差、均方误差和R平方值

        ① 平均绝对误差(MAE)就是指预测值与真实值之间平均相差多大,公式如下:

                                             

        ②均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值,记为MSE。MSE是衡量平均误差的一种较方便的方法,MSE可以评价数据的变化程度,MSE的值越小,说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。均方误差的公式如下:

                                  

        ③R平方值是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化,或者说方程对观测值的拟合程度如何。其公式如图7所示:

                                       

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  • 降低过拟合的方法: 1. 特征 减少不必要的特征 1) 根据特征的重要性,直接删除稀疏特征。 2) 通过收集更多的数据,或者用数据增广的方法,产生更多的训练数据;从而阻止模型学习不相关的特征。 2. 模型复杂度 ...

    降低过拟合的方法:
    1. 特征
         减少不必要的特征
        1) 根据特征的重要性,直接删除稀疏特征。
        2) 通过收集更多的数据,或者用数据增广的方法,产生更多的训练数据;从而阻止模型学习不相关的特征。
    2. 模型复杂度
        降低模型复杂度
        1)神经网络,减少网络层数和神经元个数
        2)决策树模型中降低树的深度,进行剪枝
    3. 正则化
    加入正则化项并提高正则化项的系数。

           1) 对复杂模型和系数比较大的模型进行惩罚,使得算法倾向于训练简单的模型。
    4. 多模型决策
    采用bagging 或者 stacking 的集成方法;将多个模型融合起来共同决策。以减少模型预测的variance.
    5. 模型训练
    训练模型时采用早停策略或采用知识蒸馏方法进行训练;使用dropout网络结构。
    6. 数据目标
    比如用于分类任务的标签平滑方法,即在One-hot 表示的ground true 标签里面,将值为1 的一小部分值减掉,均分到其他为0的位值上。

    降低欠拟合的方法:
    1. 特征
    添加新特征
    i. 比如上下文特征
    ii. ID 类特征
    iii. 组合特征等等
    2. 模型复杂度
    增加模型复杂度
    i. 比如在线性模型中添加高次项。
    ii. 在神经网络模型中增加网络层数或者神经元个数。
    3. 正则化
    减少正则化项的系数

     

     

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