快速搭建系统并进行迭代

1.建立dev/test set，并确定你的目标

2.快速建立初始化的系统

3.使用前面提到的bias/variance分析和错误分析来进行模型优化和迭代

针对以上的过程，Andrew Ng建议在搭建第一个系统的时候遵循quick and dirty的思路

不要过度复杂化初始系统，显然地无论如何都要进行多次迭代的情况下，如果过度复杂化了初始系统，也许会提前走向偏移正确道路的方向

在不同的划分上进行训练和测试

深度学习对于train数据有很大的胃口，因此越来越多的团队倾向于收集大量的数据，不管这些数据和测试数据是不是same distribution的，针对这种情况请看下面的例子：

现在假设抓取了200000张来自网络的图片，拥有10000张用户上传的图片。这两部分图片显然是不同分布的，但是我们又需要大量的图片作为训练集。

第一种做法：不建议

将两部分图片混合后，这210000张图片再random shuffle(随机分配)到train/dev/test中，205000/2500/2500

这种方法的好处：此时遵循了same distribution

这种方法的坏处：test的2500张图片必然有大部分来自于网络而不是我们真正关心的用户数据，可能只有数学期望值为2500*10000/210000=119张图片来自用户。

这绝对不是我们想要的，因为设立test集合的目标就是测试真实环境下模型的表现。

第二种做法：建议

train/dev/test中，205000/2500/2500，只不过此时的train包含了全部的20w张网络图片和5k张用户图片，而dev和test集合的所有图片均来自于用户

这种方法的好处：长期而言，这种基于目标的划分可以带来模型的精准化迭代

这种方法的坏处：此时并不遵循same distribution，但是在后面我们会介绍一些方法来改善这个问题，请看11.3

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