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自己做的网站如如统计访问量,珠海做网站报价,景区门户网站建设方案,怎样修改公司网站内容文章目录1. 机器学习策略2. 正交化 Orthogonalization3. 单一数字评估指标4. 满足和优化指标5. 训练/开发/测试集划分6. 开发集和测试集的大小7. 什么时候该改变开发/测试集和指标8. 人类的表现水准9. 可避免偏差10. 理解人的表现11. 超过人的表现12. 改善你的模型的表现测试题… 文章目录1. 机器学习策略2. 正交化 Orthogonalization3. 单一数字评估指标4. 满足和优化指标5. 训练/开发/测试集划分6. 开发集和测试集的大小7. 什么时候该改变开发/测试集和指标8. 人类的表现水准9. 可避免偏差10. 理解人的表现11. 超过人的表现12. 改善你的模型的表现测试题作业参考 吴恩达视频课 深度学习笔记 1. 机器学习策略 如何改善模型的性能 收集更多数据训练集多样性如识别猫收集各种姿势的猫以及反例训练的时间更长一些尝试不同的优化算法如 Adam优化规模 更大 / 更小 的神经网络尝试 DropOut 正则化尝试添加 L2 正则化新的网络结构修改激活函数隐藏单元数目 你可以去尝试但是万一花了半年时间最后发现是错误的那就哭吧 需要判断哪些是有效的哪些是可以放心舍弃的。 2. 正交化 Orthogonalization 各个调整的变量之间最好没有耦合关系 定位出模型的性能瓶颈在哪个环节利用对应的方法去改善 early stopping就是一个不那么正交化的方法 过早停止影响训练集准确率同时它又可以改善在开发集的准确率 它同时影响两件事情尽量用其他的正交化控制方法 3. 单一数字评估指标 准确率、召回率、F1值(前两者的平均) F121precision1recall2∗precison ∗recallprecison recallTPTPFNFP2F 1\frac{2}{\frac{1}{\text {precision}}\frac{1}{\text {recall}}}2 * \frac{\text {precison } * \text {recall}}{\text {precison }\text {recall}}\frac{T P}{T P\frac{F NF P}{2}}F1precision1​recall1​2​2∗precison recallprecison ∗recall​TP2FNFP​TP​ 有一个单实数评估指标可以提高你的效率 或 做出决策的效率 4. 满足和优化指标 考虑 N 个指标有时候选择其中一个做为优化指标是合理的。 尽量优化那个指标然后剩下 N-1 个指标都是满足指标意味着只要它们达到一定阈值你不再关心指标在阈值内的大小 5. 训练/开发/测试集划分 举例前4个区域的数据作为开发集后4个作为测试集 非常不好他们很可能来自不同的分布应该随机打乱所有的数据重新划分 6. 开发集和测试集的大小 7. 什么时候该改变开发/测试集和指标 更改测试指标 误差:1∑w(i)∑i1mdevw(i)L{(y^(i)≠y(i))}误差: \frac{1}{\sum w^{(i)}} \sum_{i1}^{m_{d e v}} w^{(i)} \mathcal{L}\left\{\left(\hat{y}^{(i)} \neq y^{(i)}\right) \bigg\}\right.误差:∑w(i)1​i1∑mdev​​w(i)L{(y^​(i)​y(i))} w(i){1if x(i)是非色情图片 10if x(i)是色情图片w^{(i)}\left\{\begin{array}{cl}1 \text { if } x^{(i)} \text { 是非色情图片 } \\ 10 \text { if } x^{(i)} \text { 是色情图片}\end{array}\right.w(i){110​ if x(i) 是非色情图片  if x(i) 是色情图片​ 以上方法你必须自己过一遍数据把色情图片标记出来 在比如你的开发/测试集都是很清晰的专业图片而应用最终上线是针对不专业的图片模糊角度不好等 那么就要更改开发/测试集加入不专业图片作为训练数据 8. 人类的表现水准 把机器学习的水平和人类的水平相比较是很自然的。我们希望机器比人做的更好 对于人类擅长的任务只要机器学习算法比人类差就可以让人帮你标记数据就有更多的数据可以喂给学习算法改进算法 9. 可避免偏差 10. 理解人的表现 11. 超过人的表现 情况B超过 0.5% 的门槛比最好的医生的误差还低要进一步优化你的机器学习问题就没有明确的选项和前进的方向了 12. 改善你的模型的表现 总结 以上的方法就是一种正交化的改进思路。 训练集误差 与 贝叶斯估计误差 之间的差距可避免偏差训练集误差 与 开发集误差 之间的差距方差 改进偏差 更大规模的模型训练更久、迭代次数更多更好的优化算法Momentum、RMSprop、Adam更好的新的神经网络结构更好的超参数改变激活函数、网络层数、隐藏单元数其他模型循环NN卷积NN 改进方差 收集更多的数据去训练正则化L2正则、dropout正则、数据增强更好的新的神经网络结构更好的超参数 测试题作业 参考博文链接 我的CSDN博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号Michael阿明一起加油、一起学习进步
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