orthogonalization

正交化的概念就是指，将你可以调整的参数设置在不同的正交的维度上，调整其中一个参数，不会或几乎不会影响其他维度上的参数变化，这样在机器学习项目中，可以让你更容易更快速地将参数调整到一个比较好的数值。

打个比方，当你开车的时候假设有一个按钮1：0.3angle-0.8speed 还有一个按钮2：2angle+0.9speed 那么理论上来说通过调整这两个按钮，可以得到你想要的角度和速度，但是在实际操作中我们肯定希望角度和速度的控制方式是单独且互不影响的，这就是正交化

对于一个supervised learning system，我们要调整按钮来确保四件事情

1.在training set上表现不错

2.在dev set上表现不错

3.在test set上表现不错

4.在real world领域表现不错

所谓表现不错，通常来说就是与human performance相比较，具体的方法会在之后的博文介绍

那么按钮在DL中是什么呢？

针对training set

　　按钮：更深的神经网络、更好的优化算法

针对dev set

　　按钮：regularization即正则化、增大training set

针对test set

　　按钮：增大dev set

针对real world：

　　按钮：改变dev set、改变cost function

tips：我们在之前提到了early stop即提早停止的技巧 但是这种技术并不符合正交化的思维，因为在使用提早停止的时候，training set和dev set的表现会被同时影响，所以如果有多个方式可以使用，最好先别用early stop

ubuntu之路——day10.1 ML的整体策略——正交化的更多相关文章

  1. ubuntu之路——day10.4 什么是人的表现

    结合吴恩达老师前面的讲解,可以得出一个结论: 在机器学习的早期阶段,传统的机器学习算法在没有赶超人类能力的时候,很难比较这些经典算法的好坏.也许在不同的数据场景下,不同的ML算法有着不同的表现. 但是 ...

  2. ubuntu之路——day10.3 train/dev/test的划分、大小和指标更新

     train/dev/test的划分 我们在前面的博文中已经提到了train/dev/test的相关做法.比如不能将dev和test混为一谈.同时要保证数据集的同分布等. 现在在train/dev/t ...

  3. ubuntu之路——day10.7 提高模型的表现

    总结一下就是在提升偏差的方面(即贝叶斯最优误差和训练误差的差距) 1.尝试更大更深的网络 2.加入优化算法比如前面提过的momentum.RMSprop.Adam等 3.使用别的神经网络架构比如RNN ...

  4. ubuntu之路——day10.6 如何理解人类表现和超过人类表现

    从某种角度来说,已知的人类最佳表现其实可以被当做贝叶斯最优错误,对于医学图像分类可以参见下图中的例子. 那么如何理解超过人类表现,在哪些领域机器已经做到了超越人类呢?

  5. ubuntu之路——day10.5 可避免偏差

    可避免偏差: 总结一下就是当贝叶斯最优误差接近于训练误差的时候,比如下面的例子B,我们不会说我们的训练误差是8%,我们会说我可避免偏差是0.5%.

  6. ubuntu之路——day10.2单一数字评估指标与满足和优化的评估指标

    单一数字评估指标: 我们在平时常用到的模型评估指标是精度(accuracy)和错误率(error rate),错误率是:分类错误的样本数站样本总数的比例,即E=n/m(如果在m个样本中有n个样本分类错 ...

  7. Python之路,Day10 - 异步IO\数据库\队列\缓存

    Python之路,Day9 - 异步IO\数据库\队列\缓存   本节内容 Gevent协程 Select\Poll\Epoll异步IO与事件驱动 Python连接Mysql数据库操作 RabbitM ...

  8. ubuntu之路——day11.7 end-to-end deep learning

    在传统的数据处理系统或学习系统中,有一些工作需要多个步骤进行,但是端到端的学习就是用一个神经网络来代替中间所有的过程. 举个例子,在语音识别中: X(Audio)----------MFCC----- ...

  9. ubuntu之路——day7.1 衡量模型好坏的因素偏差和方差bias&variance 以及在深度学习中的模型优化思路

    Error | 误差 Bias | 偏差 – 衡量准确性 Variance | 方差 – 衡量稳定性 首先我们通常在实际操作中会直接用错误率或者与之对应的准确率来衡量一个模型的好坏,但是更加准确的做法 ...

随机推荐

  1. jar包下载网站

    https://mvnrepository.com/ https://www.kumapai.com/open/query/?querytype=title&querykey=cglib ht ...

  2. xcode 4 制作通用静态库

    参考:http://blog.csdn.net/pjk1129/article/details/7255163 最近在做Apple的IOS开发,有开发静态库的需求,本身IOS的开发,只允许静态库或者F ...

  3. [JAVASCRIPT][EXTJS]直接用JSON创建树形控件（Ext.tree.TreePanel ）(转)

    直接用JSON创建树形控件(Ext.tree.TreePanel ) 1.创建多个根节点的树形 2.直接使用JsonList创建树形 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-/ ...

  4. 学习python的日常6

    错误.调试和测试: 错误处理: try: print('try...') r = 10 / 0 print('result:', r) except ZeroDivisionError as e: p ...

  5. 常用模块（collections模块,时间模块,random模块,os模块,sys模块,序列化模块,re模块,hashlib模块,configparser模块,logging模块）

    认识模块 什么是模块? 常见的场景:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块名字加上.py的后缀. 但其实import加载的模块分为四个通用类别: 1 使用python编写的 ...

  6. Jquery简单闭包

    <html> <body> <script src="Js/Index.js"></script> <script type= ...

  7. VMware安装ubantu

    下载ubantu镜像文件: http://mirror.pnl.gov/releases/xenial/ http://mirrors.melbourne.co.uk/ubuntu-releases/ ...

  8. Docker——概念学习

    百度百科概念: Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全 ...

  9. PHP SplQueue 实现队列

    $que = new SplQueue(); $que->enqueue("a");//入队列 $que->enqueue("b"); $que-& ...

  10. 九.Protobuf3特殊类型

    Protobuf3 Any类型 Any消息类型允许您将消息作为嵌入类型,而不需要它们 .proto定义.Any包含任意序列化的消息(字节),以及一个URL,该URL充当该消息的全局唯一标识符并解析为该 ...