机器学习 day33(误差分析、添加数据、迁移学习)

  1. 误差分析
  • 我们可以手动查看分类错误的子集样本(通常为100个),并统计他们的错误类型
  • 在所有错误类型中,选择一种或几种最常见的错误,进行改进。这可以最高效的改进你的模型
  • 误差分析的一个限制是:它只能很好的解决人类擅长的问题
  1. 添加数据
  • 添加数据有三种常见方法:直接添加全新的数据,数据增强,数据合成
  • 添加所有类型的全新数据可能又贵又慢,因此添加有针对性的全新数据可以更低成本的改进模型
  • 在图像和音频领域,数据增强是一种显著增加数据集的方法。
  • 数据增强:通过旋转、缩小、方法、增加对比度、镜像变换等改变已有的训练样本,来获得一个全新的训练样本
  • 数据增强的高级变换例子:在图片上加一个网格,并随机扭曲网格,从而获得一个更丰富的数据集
  • 数据增强,是在数据中制造更多的噪音,同时最后的结果应当与测试集接近
  • 数据合成:通常用于计算机视觉领域。上图右侧的例子是使用电脑上的字体,通过不同的对比度,颜色,字体进行截图得到。
  • AI包括代码(算法或模型)+ 数据,通常我们是以模型为中心来改进我们的系统,但也可以以数据为中心来改进我们的系统
  1. 迁移学习
  • 迁移学习分为两步:首先为监督预训练,即在一个非常大且与任务目标不完全相关数据集上对模型进行预训练,其次为微调,即在监督预训练中获得或初始化大部分参数的基础上,根据任务目标相关的数据集,进一步运行梯度下降或Adam算法,来微调所有权重参数或仅获得(改变)输出层参数
  • 微调有两种方法:一种是仅获得(改变)输出层的参数,适用于任务目标相关的数据集比较小。一种是训练所有权重参数,适用于任务目标相关的数据集稍大
  • 迁移学习的一个好处是,我们可以在网络上下载已经预训练完成的神经网络,省去了我们自己进行监督预训练的步骤
  • 由上图可以看出,神经网络在前几层学会了检测边缘,检测角点,检测曲线等通用基本形状,这对神经网络进行其他图片识别任务很有帮助。
  • 迁移学习的一个限制是,预训练和微调的数据集必须是同一个类型的,即都是图像数据或音频数据或文本数据
相关推荐
2301_7644413315 分钟前
基于神经网络的肾脏疾病预测模型
人工智能·深度学习·神经网络
子燕若水22 分钟前
用gpt-4o 生成图的教程和常用提示词
人工智能
weixin_4424240326 分钟前
Opencv计算机视觉编程攻略-第七节 提取直线、轮廓和区域
人工智能·opencv·计算机视觉
x-cmd28 分钟前
[250401] OpenAI 向免费用户开放 GPT-4o 图像生成功能 | Neovim 0.11 新特性解读
人工智能·gpt·文生图·openai·命令行·neovim
HABuo37 分钟前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(12)----替换主干网络之StarNet
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
Bruce_Liuxiaowei41 分钟前
智能语音识别工具开发手记
人工智能·python·语音识别
王亭_66643 分钟前
Ollama+open-webui搭建私有本地大模型详细教程
人工智能·大模型·ollama·openwebui·deepseek
集和诚JHCTECH1 小时前
集和诚携手Intel重磅发布BRAV-7820边缘计算新品,为车路云一体化场景提供强大算力支撑
人工智能·嵌入式硬件·边缘计算
itwangyang5201 小时前
人工智能在生物医药领域的应用地图:AIBC2025将于6月在上海召开!
人工智能·百度
PingCAP1 小时前
TiDB 亮相宜昌“医院‘云数智’技术实践研讨及成果展示交流会”,探讨国产化 + AI 背景下的数据库新趋势
数据库·人工智能·tidb