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關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考
2020-04-16
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目前模型的問法優(yōu)化看似進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期，在這個(gè)階段模型的同學(xué)一直在調(diào)數(shù)據(jù)跑模型，但見效甚微，大家難免會(huì)有些感到手足無措，或者沮喪，這種情況在咱們做模型的過程中肯定會(huì)經(jīng)常遇到的。那么如果碰到這種情況了，我們應(yīng)該如何去進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)我們的目標(biāo)，體現(xiàn)我們作為算法的價(jià)值呢？我覺得有幾個(gè)點(diǎn)可以和大家分享下看法。

首先，定位問題。

對于算法建模來說，我們的目標(biāo)不是為了找到最好的模型，最先進(jìn)的模型，而是用模型加數(shù)據(jù)來構(gòu)建我們對目標(biāo)的認(rèn)識(shí)。模型在這個(gè)過程中起到的作用是生產(chǎn)工具，是實(shí)現(xiàn)手段，是網(wǎng)；而數(shù)據(jù)在這個(gè)過程中是生產(chǎn)原料，是池塘。結(jié)合我們的優(yōu)化問題，我們看到的現(xiàn)象是模型效果不好，那么從咱們數(shù)據(jù)和模型的角度來看，導(dǎo)致模型不好的原因有哪些？這個(gè)是需要我們仔細(xì)考量的。我先拋磚引玉，提幾個(gè)關(guān)于效果不好方面的問題：

a)從模型角度來說，我們當(dāng)前的模型假設(shè)是什么？模型表達(dá)能力夠么？還是太復(fù)雜了？模型能夠快速迭代么？

b)從模型和數(shù)據(jù)結(jié)合來說，對結(jié)果不好的數(shù)據(jù)，為什么學(xué)不好？模型學(xué)到的是數(shù)據(jù)中的哪部分信息？模型是欠擬合還是過擬合？如果是過擬合，那么結(jié)合模型來看，我們有什么泛化調(diào)優(yōu)手段，刪掉一些數(shù)據(jù)能解決不？如果是欠擬合，我們?nèi)绾螖U(kuò)充數(shù)據(jù)？

c)從數(shù)據(jù)角度。我們的數(shù)據(jù)哪些是期望模型可以學(xué)到的？什么樣的數(shù)據(jù)，什么規(guī)模的數(shù)據(jù)，模型是可以學(xué)習(xí)的？我們對于數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)是什么？通過模型對數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)是什么？數(shù)據(jù)是均衡的么？數(shù)據(jù)是干凈的么？

其次，排優(yōu)先次序。

在確定了我們的效果由不同維度的原因造成后，我們該如何做呢？一股腦亂燉？肯定不行，這里面首先要分清楚哪些對我們的目標(biāo)來說影響范圍的是如何的。這個(gè)影響范圍在界定的時(shí)候一定要有一個(gè)鏈路反饋到最終結(jié)果上，這個(gè)鏈路我們得清晰。比如我們在預(yù)測結(jié)果上看到某類badcase，那么這類badcase的規(guī)模如何？



這類badcase是如何出現(xiàn)的，對我們的模型指標(biāo)的影響是多少？如何評估？badcase是模型效果不好的直接展現(xiàn)，那么這個(gè)到底是由模型還是數(shù)據(jù)造成的？由模型的哪些方面影響的？由哪些數(shù)據(jù)導(dǎo)致的？這些得我們通過數(shù)據(jù)分析確定，最終形成我們對于效果不好這個(gè)宏觀問題的深入認(rèn)識(shí)。

最后，解決方案。

作為算法建模同學(xué)，最近這兩年NLP領(lǐng)域發(fā)展迅猛，各種新模型百花齊放，ELMo，BERT，AlBERT等等，根本不給人喘息的機(jī)會(huì)。我相信大家在每次碰到新算法模型出現(xiàn)的時(shí)候是興奮的。說實(shí)話，我是既焦慮又興奮的。興奮的是學(xué)術(shù)界對于NLP的難點(diǎn)問題又有了新的進(jìn)展，我們又有了“新鋤頭”，焦慮的是不知道自己什么時(shí)候有時(shí)間來掌握這個(gè)“新鋤頭”的用法。

但是對于新模型的嘗試在我們實(shí)際業(yè)務(wù)場景下的運(yùn)用，是要結(jié)合我們的問題和目標(biāo)來的。對于模型的認(rèn)知咱們要有個(gè)相對的評估。學(xué)術(shù)界的模型是為了在最好的模型上再往前走，是登山，而我們是在業(yè)務(wù)場景落地，更像是修路。我們不用只要是能讓我們的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值通過充分發(fā)揮出來，就夠了。學(xué)術(shù)界的標(biāo)準(zhǔn)集是標(biāo)準(zhǔn)的，業(yè)務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)集是一坨的。

上面說那么多，其實(shí)簡單來說，就是要多從數(shù)據(jù)出發(fā)選模型，從快速解決可解問題出發(fā)選模型。另外，在模型組合方案上，我們可以多做試錯(cuò)。Boosting，Bagging，甚至強(qiáng)化學(xué)習(xí)，可以是單一模型，但是我們可不可以把這些思想用在我們的模型組合方案上呢？模型不是萬能的。業(yè)務(wù)落地的時(shí)候一定是在解決方案上要做些設(shè)計(jì)的。模型是對數(shù)據(jù)的抽象，規(guī)則也是的(正則也算)，也是模型的一種形式。

我們本質(zhì)上在用高效的工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象組織的。所以對于選擇工具上可以不用局限自己。我們的核心價(jià)值在于用模型作為杠桿來撬動(dòng)需要大量人力或者人力不可解的數(shù)據(jù)問題的。整體來說，模型優(yōu)化是不管做什么業(yè)務(wù)問題，都會(huì)碰到的，對我們來說，我們只需要在我們的業(yè)務(wù)場景下解決業(yè)務(wù)問題就行。

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