注册一个网站的流程,图片网站怎么建设,ps设计实验报告,品牌推广名词解释文 | 苏剑林单位 #xff5c; 追一科技编 | 兔子酱不管是打比赛、做实验还是搞工程#xff0c;我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说我们会从训练集中划分出来一个验证集#xff0c;通过这个验证集来调整一些超参数[1]#xff0c;比如控制模型的训练轮数… 文 | 苏剑林单位 追一科技编 | 兔子酱不管是打比赛、做实验还是搞工程我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说我们会从训练集中划分出来一个验证集通过这个验证集来调整一些超参数[1]比如控制模型的训练轮数以防止过拟合。然而如果验证集本身跟测试集差别比较大那么验证集上很好的模型也不代表在测试集上很好因此如何让划分出来的验证集跟测试集的分布差异更小一些是一个值得研究的题目。为什么分布不一致首先明确一下本文所考虑的场景就是我们只有测试集数据本身、但不知道测试集标签的场景。如果是那种提交模型封闭评测的场景我们完全看不到测试集的那就没什么办法了。为什么会出现测试集跟训练集分布不一致的现象呢主要有两种情况。第一种是标签的分布不一致。如果只看输入x分布基本上是差不多的但是对应的y分布不一样。典型的例子就是信息抽取任务。训练集往往是通过“远程监督人工粗标”的方式构建的量很大但是里边可能错漏比较多而测试集可能是通过“人工反复精标”构建的错漏很少。这种情况下就无法通过划分数据的方式构建一个更好的验证集了。第二种是输入的分布不一致。说白了就是x的分布不一致但是y的标注情况基本上是正确的。比如分类问题中训练集的类别分布跟测试集的类别分布可能不一样又或者在阅读理解问题中训练集的事实类/非事实类题型比例跟测试集不一样。这种情况下我们可以适当调整采样策略使得验证集跟测试集分布更一致些从而验证集的结果能够更好反映测试集的结果。判别器为了达到我们的目的我们让训练集的标签为0测试集的标签为1训练一个二分类判别器D(x)向右滑动查看完整公式其中p(x)代表了训练集的分布q(x)则是测试集的分布。要注意的是我们不是要将训练集和测试集直接混合起来采样训练而是分别从训练集和测试集采样同样数量的样本来组成每一个batch也就是说需要过采样到类别均衡。可能有读者担心过拟合问题即判别器彻底地将训练集和测试集分开了。事实上在训练判别器的时候我们应该也要像普通监督训练一样划分个验证集出来通过验证集决定训练的epoch数这样就不会严重过拟合了或者像网上有些案例一样直接用逻辑回归做判别器因为逻辑回归足够简单过拟合风险也更小了。跟GAN的判别器类似不难推导D(x)的理论最优解是也就是说判别器训练完后可以认为它就等于两个分布的相对大小。重要性采样优化模型也好算指标也好其实我们是希望在测试集上进行也就是说对于给定目标f(x)比如模型的loss我们希望算的是但是要算目标f(x)通常要知道x的真实标签但对于测试集来说我们不知道它的标签所以不能直接算。不过我们知道训练集的标签于是我们可以解决它来做重要性采样向右滑动查看完整公式根据公式(2)我们知道所以最终变成向右滑动查看完整公式说白了重要性采样的思想就是从训练集里边“挑出”那些跟测试集相近的样本赋予更高的权重。最终策略从公式(5)我们可以得到两个策略第一是直接按照公式加权也就是说还是按随机打乱的方式划分训练集和验证集但是给每个样本配上权重 。值得指出的是类似的做法有些选手做比赛时已经用过了只不过流传的权重是 D(x)当然哪个好我没法断言只是从理论推导的角度来看应该是更加合理一些。另一个策略就是实际地把对应的验证集采样出来。这也不难假设训练集的所有样本为 我们把权重归一化。然后按照 为分布做独立重复采样直到采样到指定数目即可。注意需要做 有放回的独立重复采样因此同一个样本可能被采样多次在验证集里边也要保留多次不能去重去重后分布就不一致了。文末小结本文从训练判别器的角度来比较训练集和测试集的差异并且结合重要性采样我们可以得到一个跟测试集更接近的验证集或者对训练样本进行加权从而使得训练集的优化过程和测试集差异性更小。后台回复关键词【入群】加入卖萌屋NLP/IR/Rec与求职讨论群有顶会审稿人、大厂研究员、知乎大V和妹纸等你来撩哦~参考文献[1]《训练集、验证集和测试集的意义》https://kexue.fm/archives/4638
