
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練是一個(gè)十分重要的步驟,和優(yōu)化一樣,都是能夠?qū)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果產(chǎn)生直接影響的,而機(jī)器學(xué)習(xí)中不管哪個(gè)內(nèi)容都是需要模型的,通過(guò)這些模型我們才能夠做得更好。但是很多人對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)存在疑惑,那就是機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練只有一個(gè)模型嗎?下面我們就給大家介紹一下這個(gè)問(wèn)題。
其實(shí)在機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的早期階段,每個(gè)研究者都有自己最喜歡的學(xué)習(xí)模型,并有一些先驗(yàn)的理由去相信它的優(yōu)越性。在嘗試很多不同方法上做了大量的努力,并選擇了結(jié)果最好的一個(gè)。然而系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)比較表明,應(yīng)用對(duì)象不同,最好的學(xué)習(xí)模型也是有所不同,而且包含許多不同學(xué)習(xí)器的系統(tǒng)開(kāi)始出現(xiàn)?,F(xiàn)在努力嘗試許多學(xué)習(xí)器的許多變體,選擇結(jié)果最好的一個(gè)。但隨后研究人員注意到,如果不是選擇去找到最佳變體,而是融合許多變體,結(jié)果通常是要好得多。而且對(duì)研究人員來(lái)說(shuō)沒(méi)有額外的工作量。
現(xiàn)在,創(chuàng)建這樣的模型融合是機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)化流程。最簡(jiǎn)單的融合技術(shù),我們通過(guò)重新采樣簡(jiǎn)單地生成訓(xùn)練集的隨機(jī)變化,分別學(xué)習(xí)一個(gè)分類器,并通過(guò)投票策略來(lái)融合結(jié)果。這種方法是有效的,因?yàn)樗蟠蠼档土四P偷姆讲?,而只是稍微增加?a href='/map/piancha/' style='color:#000;font-size:inherit;'>偏差。在這里我們就不得不說(shuō)說(shuō)一種算法,那就是boosting算法,在Boosting算法中,訓(xùn)練樣例有權(quán)重,而且這些都是不同的,所以每個(gè)新的分類器都集中于前面那些往往會(huì)出錯(cuò)的樣例上。
在stacking算法中,單個(gè)分類器的輸出是“更高級(jí)”學(xué)習(xí)器的輸入,這個(gè)學(xué)習(xí)器需要計(jì)算出如何最好地組合它們。當(dāng)然,也存在許多其他的技術(shù),而總體趨勢(shì)是越來(lái)越大的模型融合。在某些比賽中,來(lái)自世界各地的團(tuán)隊(duì)爭(zhēng)相構(gòu)建最佳視頻推薦系統(tǒng)。隨著比賽的進(jìn)行,參數(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)把他們自己的學(xué)習(xí)器和其他小組的結(jié)合起來(lái),并且再與其他組合并為更大的模型,能取得最好的成績(jī)。冠軍和亞軍都是融合了100多個(gè)學(xué)習(xí)器,而將兩只隊(duì)伍的學(xué)習(xí)模型再一融合,能進(jìn)一步提高成績(jī)。毫無(wú)疑問(wèn),將來(lái)我們會(huì)看到更大的學(xué)習(xí)模型。由此可見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練不只是一個(gè)模型。
在這篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練模型的具體內(nèi)容,那就是機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練模型不只是一種,我們一定要博學(xué)廣義,才能夠讓自己更加優(yōu)秀和強(qiáng)大。希望這篇文章能夠給大家?guī)?lái)幫助。
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