TensorFlow深度学习实战（39）——机器学习实践指南

0. 前言

机器学习不仅仅是构建和训练模型，在本节中，我们将介绍机器学习中的最佳实践，旨在提高模型性能、可靠性和可维护性。

1. 深度学习最佳实践

深度学习算法不仅是一个活跃的研究领域，也是许多商业系统和产品不可或缺的一部分。从医疗保健到虚拟助手，从房间清洁机器人到自动驾驶汽车，人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 现在是许多重要技术进步的推动力。AI 已经可以用于决定一个人是否应该被聘用，或者生成社交媒体内容。由于一个成功模型从构建到部署的复杂性，建立最佳实践非常重要，最佳实践并没有明确的答案，因为机器学习中的最佳实践取决于具体的问题和数据集。在本节中，我们将介绍一些关于机器学习最佳实践的一般性建议。
机器学习最佳实践十分重要：

• 确保模型的构建既有效又高效
• 避免过拟合等问题，从而提高模型在未见过的数据上的表现
• 确保模型可解释，并能轻松向非技术受众解释
• 促进机器学习研究的可重复性

接下来，介绍一些常见的最佳实践，遵循这些建议可以避免常见的错误，从而避免不准确或不良结果。遵循最佳实践有助于确保 AI 模型准确可靠，并优化 AI 模型的性能和效率。

2. 数据最佳实践

在当今世界，数据变得越来越重要，数据正在成为驱动全球经济的“新石油”。数据在决策过程、交通管理、供应链问题处理、医疗支持等方面发挥着重要作用。
最重要的是，数据可以用于揭示其内在规律。例如，在商业中，数据可以用来识别新趋势。在医学中，数据可以用来发现疾病之间的新关系，并开发新的治疗方法。模型与其训练所用的数据的质量息息相关，随着数据变得越来越易于获取，数据的重要性还会继续增加。

2.1 特征选择

在处理任何 AI 问题时，遇到的第一个问题就是，哪些输入特征可以用于分类或预测。选择正确的特征对任何机器学习模型都是至关重要的，但确定选择哪些特征可能很困难。如果在模型中包含了太多不相关的特征，结果可能不准确；如果特征过少，模型可能无法从数据中学习。因此，特征选择是机器学习中的关键步骤，有助于减少噪音并提高模型的准确性：

• 原始特征：在进行任何特征工程之前，应该首先使用原始特征，而不是使用学习得到的特征。学习得到的特征是通过外部系统(如聚类算法)或深度模型本身生成的特征。使用原始特征可以获得一个稳定的基线性能，之后可以尝试更复杂的策略
• 移除未使用的特征：未使用的特征会使代码难以阅读和维护，还可能导致意外的错误和安全漏洞。当然，跟踪哪些特征正在使用，哪些未使用可能很困难，但不要随意丢弃特征，在进行数据分析和探索了解特征后再决定丢弃哪些特征。通过理解和移除未使用的特征，可以保持代码的整洁
• 特征数量与模型质量：我们常常会错误的认为更多的特征可以创建更好的模型，但这并非事实。与其使用数百万个特征，不如专注于特定特征，可以使用正则化方法移除部分特征
• 组合和修改特征：可以通过组合和修改特征来创建新特征。组合和修改的方式有很多，例如，可以将连续值特征离散化成多个离散特征。还可以通过交叉多个现有特征来创建合成的新特征。例如，如果有“身高”和“体重”这两个特征，可以通过组合这两个特征创建一个新的特征。特征交叉可以提供超出单个特征能力的预测能力，这是因为组合特征捕捉了单个特征所未能捕捉的信息，特征交叉可以帮助提高预测模型的准确性

2.2 特征和数据

当我们尝试利用深度学习解决实际问题时，面临的一个主要问题是数据的缺乏。尽管互联网、移动设备和物联网设备生成了大量数据，但获得高质量的标注数据仍然具有挑战性。数据标注的成本通常既高昂又耗时，并且需要专业知识。
我们需要确保有足够的数据来训练模型，模型可以学习的输入特征数量 $n$ 大致与数据量 $N$ 成正比 $n\ll N$：

• 根据数据规模调整模型学习规模。例如，如果只有 1,000 个标注样本，那么应使用精心设计的特征工程，好的特征数量大约只有十几个；如果有数百万个样本，那么可以使用大约数十万个特征；如果有数十亿个数据样本，则可以构建包含数百万个特征的模型
• 不应随意丢弃数据：如果数据量过大，可以使用重要性加权采样，基本思想是根据某种分布特征为每个样本分配重要性权重，以捕捉数据的相似性
• 数据增强。使用数据增强是应对数据不足的另一种方法，利用简单的图像变换可以有效的增加图像数据，如水平翻转、垂直翻转、旋转、平移等。大多数深度学习框架都具有数据生成器，可以用于执行图像数据增强

在主流的深度学习框架中内置了图像数据增强方法，但通常并未包含文本数据增强和音频数据增强方法。接下来，介绍一些用于增强文本和语音数据的技术。

2.3 增强文本和语音数据

增强文本数据的方法包括：

• 同义词替换：从句子中随机选择单词，并使用同义词替换。例如，如果有句子 “The movie was incredibly entertaining.”，可以选择加粗的两个词进行同义词替换，得到：“The film was remarkably entertaining.”
• 回译：基本思路是将句子翻译成另一种语言，然后再翻译回原始语言，可以使用语言翻译 API。例如，将句子从英语翻译成中文，然后再翻译回英语

from googletrans import Translator
translator = Translator()
text = 'We discuss the existing problems and challenges in AI.'
translated = translator.translate(text, src='en', dest='zh-cn')
synthetic_text = translator.translate(translated.text, src='zh-cn', dest='en')
print(f'text: {text}\nTranslated: {translated.text}\nSynthetic Text: {synthetic_text.text}')
# We discuss the problems and challenges in artificial intelligence.

因此，上述两个句子：“We discuss the existing problems and challenges in AI.” 和 “We discuss the problems and challenges in artificial intelligence.” 属于同一类别，上图详细描述了使用回译进行数据增强的过程。近年来，随着大语言模型成功，研究人员开始尝试它们用于数据增强。
语音数据可以使用以下技术进行增强：

• 时间扭曲 (Time warping)：随机选择一个点，将数据向左或右扭曲，距离 $w$ 从均匀分布 $[0,W]$ 中选择
• 频率掩码 (Frequency Masking)：掩码一段频率通道 $[f_0,f_0+f)]$，选择的频率 $f_0$ 和 $f$ 取决于频率通道的数量和频率掩码参数 $F$
• 时间掩码 (Time Masking)：掩码连续的时间步

3. 模型最佳实践

模型性能对深度学习的成功至关重要。如果模型性能不加，相关的应用也不会成功，因此，需要重点关注模型性能。影响模型准确性和性能的因素有很多，了解这些因素对于优化模型性能至关重要。

3.1 基准模型

基准模型是机器学习中用于评估其他模型的工具，通常是最简单模型，充当更复杂模型的比较基点，目标是观察更复杂的模型是否在实际表现上优于基准模型。如果没有提升，那么使用更复杂的模型就没有意义。基准模型还可以用于检测数据泄漏，数据泄漏是指测试集中的信息渗入训练集，导致过拟合。通过比较基线模型与其他模型的表现，可以检测是否发生了数据泄露。基准模型是机器学习中不可或缺的一部分，因此，每当我们开始处理一个新问题时，考虑一个最简单的适合数据的模型并建立基准模型是非常必要的。一旦建立了合适的基准模型，就需要考虑以下方面。
观察数据集的初始假设和初始算法的选择。例如，可能在开始处理数据时，假设数据模式最适合用高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM)，但经过进一步探索后，可能发现 GMM 不能准确捕捉数据的潜在结构。在这种情况下，需要重新考虑策略。最终，选择的算法由数据本身的性质决定。
确认模型是否过拟合或欠拟合。如果模型过拟合，可以尝试增加数据量、降低模型复杂性、增加批处理大小，或使用正则化方法，如岭回归、Lasso 回归或 dropout。如果模型欠拟合，可以尝试增加模型复杂性、添加更多特征，并训练更多 epoch。
根据性能指标分析模型。例如，如果是分类模型，分析其混淆矩阵及其精度/召回率。识别哪些类别模型没有正确预测，能够提供对这些类别数据的深入了解。
执行超参数调优以获得强大的基准模型。建立强大的基准模型非常重要，因为它为未来模型改进提供了基准。基准应包含所有业务和技术要求，并测试模型部署流程。通过开发一个强大的基准，可以确保机器学习模型朝正确方向发展。此外，一个好的基准可以帮助我们再迭代模型时识别可能的改进方向。

3.2 预训练模型、模型API和AutoML

在处理新项目时，从头开始训练基准模型可能非常耗时。但使用预训练模型可以节省大量时间和精力。包括 GitHub、Kaggle，以及来自谷歌、OpenAI、微软和百度等公司的各种 API。
此外，还有一些相关领域初创公司，如 Scale AI 和 Hugging Face，提供适用于不同任务的预训练模型。利用这些资源，可以快速启动机器学习项目，而无需从头开始训练模型。因此，如果我们的任务是标准的分类或回归问题，或者数据是结构化的表格数据，可以利用预训练模型或谷歌、微软和百度等公司提供的 API，节省大量时间和精力。
另一种解决方案是使用自动机器学习 (AutoML)。借助 AutoML，可以创建更符合具体需求的定制模型，可以通过利用 AutoML 来实现大规模的机器学习。

4. 模型评估和验证

在本节中，我们讨论评估模型的方法，我们并不介绍常规的机器学习指标，而是关注最终用户的体验：

• 用户体验技术：当模型接近生产阶段时，应该进一步进行测试，在模型部署前获取用户反馈。例如，如果我们构建了一个推荐系统，可以通过邀请实际用户进行可用性测试
• 使用模型差异：部署新模型时，衡量其成功的最佳方法之一是计算其与已部署的模型的差异。例如，如果我们的排序算法给出的结果好于预期，但并不明显，那么我们应该在整个系统中对样本运行两个模型，并根据排名给予权重。如果发现两者之间的差异很小，就可以得知模型性能变化不大；但如果差异很大，我们应该确保变化朝性能提升方向进行。我们应探索差异较大的样本，以便定性地了解变化
• 实用性比预测能力更重要：我们可能有一个具有最高准确率和最佳预测的模型，但这并不是终点；关键是如何利用这些预测。例如，假设我们建立了一个垃圾邮件过滤器，模型预测给定消息是垃圾邮件还是正常邮件的概率；接下来，我们会根据这些预测决定屏蔽哪些文本，在这种情况下，允许通过过滤器的内容更为重要，因此，可能我们获得了一个具有更小损失值的模型，但整体表现并没有改善，在这种情况下，我们需要寻找其他特征以提升性能
• 寻找测量误差中的模式：在训练样本中，检查模型无法正确预测的样本。探索我们尚未考虑的特征，观察使用这些特征是否能改善对不正确样本的预测，我们可以添加多个特征，让模型决定如何使用它们。为了可视化分类问题中的错误，我们可以使用混淆矩阵；在回归任务中，我们可以查看损失较高的情况
• 在未见数据上测试：为了评估模型的性能，我们应在模型训练后收集的数据上进行测试；这样可以估算模型在实际环境中的表现。模型在未见数据上的性能会有所下降，但下降程度不应过于严重

性能监控是模型开发的关键部分。训练数据和生产数据之间的性能可能会有很大差异，这意味着我们必须持续监控已部署模型的行为，确保它们没有出现意外情况。我们应建立一个监控流程，持续监控性能、质量和误差指标以及用户交互。

5. 模型改进

建立并部署了优秀的模型后，工作仍远未结束。模型可能需要因各种原因进行更改，例如数据漂移或概念漂移。数据漂移是指数据分布随时间变化，而概念漂移则是指标签的特性随时间变化。为了应对这些变化，模型必须在新数据上重新训练并进行相应更新。这个过程可能耗时且成本高，但对于维持高性能的机器学习模型至关重要。然而，在进行模型改进之前，重要的是识别和衡量低性能的原因——“先衡量，后优化”：

• 数据漂移：机器学习模型的性能可能会因训练和部署的时间不同而有所变化。这是因为训练和服务时使用的数据可能不同，为了避免这个问题，重要的是在部署时记录特征。监控服务生产环境数据的变化，一旦数据漂移(训练数据与生产环境数据之间的差异)超过某个阈值，我们应使用新数据重新训练模型。确保模型在与其部署环境相同的数据上进行训练，从而提高性能
• 训练-服务偏差：训练-服务偏差是机器学习模型的主要问题。如果模型的训练方式与实际使用方式存在差异，可能导致性能不佳。训练-服务偏差的主要原因有三种：训练和服务中使用的数据之间的差异、数据发生变化，以及模型之间的反馈循环。例如，如果我们构建了一个推荐系统来推荐电影，之后可以根据用户从推荐列表中观看的电影来重新训练推荐系统。前两种原因可以通过数据管理来解决，而第三种原因需要在设计机器学习模型时予以考虑

可能即使经过充分的实验，当前使用的特征仍无法进一步提高模型性能。然而，对于实际应用而言，持续改进是必要的。因此，当我们发现模型性能达到瓶颈时，就该寻找新的改进途径，而不是继续使用现有的特征。
软件开发过程永远没有真正“完成”。即使在产品发布之后，总会有新的功能可以添加或现有功能可以改进，机器学习模型同样如此。即使模型“完成”并部署到生产环境中，仍然会有新的数据可以用来训练更好的模型。随着时间的推移，数据会发生变化，模型也需要在新数据上重新训练以保持准确性。因此，重要的是将机器学习模型视为处于不断变化的状态。
在构建模型时，考虑添加或移除特征的难易程度非常重要。我们能否轻松创建全新模型并验证其正确性？是否可能同时运行两个或三个模型副本？这些都是在构建模型时需要考虑的重要因素。提前考虑这些问题，可以在后续节省大量时间和精力。

小结

在本节中，我们讨论了获取最佳模型性能的策略和最佳实践，随着人工智能技术的不断成熟，规则和最佳实践可能也会随之变化。但如果遵循本节的最佳实践，能够得到更可靠、更鲁棒的人工智能模型。

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