设置开发和测试集
- 开发集和测试集的定义
- 开发集和测试集应该服从同一分布
- 开发集和测试集应该有多大?
- 使用单值评估指标进行优化
- 优化指标和满意度指标
- 通过开发集和度量指标加速迭代
- 何时修改开发集、测试集和指标
- 小结:建立开发集和测试集
基本误差分析
- 快速构建并迭代你的第一个系统
- 误差分析:根据开发集样本评估想法
- 在误差分析时并行评估多个想法
- 清洗误标注的开发集和测试集样本
- 将大型开发集拆分为两个子集,专注其一
- Eyeball 和 Blackbox 开发集该设置多大?
- 小结:基础误差分析
偏差和方差
学习曲线
与人类水平的表现相比
不同发行版的培训和测试
调试推理算法
端到端学习
按零件进行误差分析
总结
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小结:基础误差分析
- 当你开始一个新项目,尤其是在一个你不擅长的领域开展项目时,很难正确预判出最有前景的方向。
- 所以,不要在一开始就试图设计和构建一个完美的系统。相反,应尽可能快(例如在短短几天内)地构建和训练一个系统雏形。然后使用误差分析法去帮助你识别出最有前景的方向,并据此不断迭代改进你的算法。
- 通过手动检查约 100 个被算法错误分类的开发集样本来执行误差分析,并计算主要的错误类别。使用这些信息来确定优先修正哪种类型的错误。
- 考虑将开发集分为人为检查的 Eyeball 开发集和非人为检查的 Blackbox 开发集。如果在 Eyeball 开发集上的性能比在 Blackbox 开发集上好很多,说明你已过拟合 Eyeball 开发集,下一步应该考虑为其获取更多数据。
- Eyeball 开发集应该足够大,以便于算法有足够多的错误分类样本供你分析。对大多数应用来说,含有1000-10000个样本的 Blackbox 开发集已足够。
- 如果你的开发集不够大,无法按照这种方式进行拆分,那么就使用 Eyeball 开发集来执行人工误差分析、模型选择和调超参。
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