深度学习实用方法 - 性能度量篇

本文主要是介绍深度学习实用方法 - 性能度量篇，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

序言

在深度学习的广阔领域里，性能度量是连接理论与实践的桥梁，它不仅是评估模型效果的关键指标，也是指导模型优化与改进的重要依据。随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了突破性进展。然而，如何准确、全面地评估这些复杂模型的性能，成为了研究者们面临的重要挑战。性能度量不仅关乎模型预测的准确性，还涉及到稳定性、泛化能力、计算效率等多个维度，为深度学习的发展提供了不可或缺的评估体系。

性能度量

确定目标，即使用什么误差度量，是必要的第一步，因为误差度量将指导接下来的所有工作。同时我们也应该了解大概能得到什么级别的目标性能。
注意，对于大多数应用而言，不可能实现绝对零误差。即使你有无限的训练数据，并且恢复了真正的概率分布，贝叶斯误差仍定义了能达到的最小错误率。这是因为输入特征可能无法包含输出变量的完整信息，或是因为系统可能本质上是随机的。当然我们还会受限于有限的训练数据。
训练数据的数量会因为各种原因受到限制。
- 当目标是打造现实世界中最好的产品或服务时，通常需要收集更多的数据，但必须确定进一步减少误差的价值，并与收集更多数据的成本做权衡。
- 数据收集会耗费时间，金钱，或带来痛苦（例如，收集人体医疗测试数据）。
- 科研中，目标通常是在某个确定基准下探讨哪个算法更好，一般会固定训练集，不能收集更多的数据。
如何确定合理的性能期望？
- 在学术界，通常我们可以根据先前公布的基准结果来估计预期错误率。
- 在现实世界中，一个应用的错误率有必要是安全的，具有成本效益的，或吸引消费者的。
- 一旦你确定了想要达到的错误率，那么你的设计将由如何达到这个错误率来指导。
除了需要考虑性能度量之外，另一个需要考虑的是度量的选择。
- 我们有几种不同的性能度量，可以用来度量含有机器学习的应用的性能。
- 这些性能度量通常不同于训练模型的损失函数。
- 如在学习算法篇 - 性能度量P中所述，我们通常会度量一个系统的准确率，或等价的错误率。
然而，许多应用需要更高级的度量。
有时，一种错误可能会比更一种错误更严重。例如，垃圾邮件检测系统会有两种错误：将正常邮件归为垃圾邮件，将垃圾邮件归为正常邮件。阻止正常消息比通过可疑消息更糟糕。不去度量垃圾邮件分类的错误率，我们希望度量某种形式的总损失，其中拦截正常邮件比通过垃圾邮件的代价更高。
有时，我们需要训练检测某些罕见事件的二元分类器。
- 例如，我们可能会为一种罕见疾病设计医疗测试。假设每一百万人中只有一人患病。
- 简单地让分类器一直报告没有患者，我们就能在检测任务上实现 $99.9999\%$ 的正确率。
- 显然，正确率很差地体现了这种系统的性能。
- 解决这个问题的方法是度量精度 ( $\text{precision}$ ) 和召回率 ( $\text{recall}$ )。精度是模型报告的检测是正确的比率，而召回率则是真实事件被检测到的比率。检测器一只报告没有患者，可能会有一个很高的精度，但召回率为零。而报告每个人都是患者的检测器可能有很高的召回率，但是精度很低（在我们的例子是 $0.0001\%$ ，每一百万人只有一人患病）。
- 当使用精度和召回率时，通常会画 $\textbf{PR}$ 曲线， $\text{y}$ 轴表示精度， $\text{x}$ 轴表示召回率。
  - 如果检测到的事件发生了，那么分类器会返回一个比较高的值。
  - 例如，我们将前馈网络设计为检测一种疾病，估计一个医疗结果由特征 $\text{x}$ 表示的人患病的概率为 $\hat{y}=P(y=1|\boldsymbol{x})$ 。
  - 每当这个值超过某个阈值时，我们报告检测结果。
  - 通过调整阈值，我们能以精度换召回率。
  - 在很多情况下，我们希望用一个数而不是曲线来概括分类器的性能。
  - 要做到这一点，我们可以转换精度 $p$ 和召回率 $r$ 为 $\textbf{F-score}$ ： $F=\displaystyle\frac{2pr}{p+r}$ $\quad\textbf{---\footnotesize{公式1}}$
    另一种方法是报告 $\text{PR}$ 曲线下方的总面积。
在一些应用中，机器学习系统可能会拒绝做出判断。
- 机器学习算法能够估计对判断的确信度，会是非常有用的，特别是在错误判断会有严重危害，而人工操作员能够偶尔接管的情况下。
- 街景转录系统可以作为这种情况的一个示例。该任务是转录照片上的地址号码，以关联到地图上拍摄照片的位置。因为如果地图是不精确的，那么地图的价值会严重下降。因此只在转录正确的情况下添加地址十分重要。
- 如果机器学习系统认为它不太能像人一样正确地转录，那么最好办法当然是让人来转录照片。当然，我们有必要让机器学习系统大量降低需要人工操作处理的图片，这样它才是有用的。在这种情况下，一种自然的性能度量是覆盖率 ( $\text{coverage}$ )。
- 覆盖率是机器学习系统能够产生响应的样本所占的比率。有可能以覆盖率换精度。一个系统总可以通过拒绝处理任意样本的方式来达到 $100\%$ 的精度，但是覆盖率降到了 $0\%$ 。对于街景任务，该项目的目标是达到人类转录的精度，同时保持 $95\%$ 的覆盖率。这项任务的人类级别性能是 $98\%$ 的精度。
还有许多其他的性能度量。
- 例如，我们可以度量点击率，收集用户满意度调查，等等。
- 许多专业的应用领域也有特定于应用的标准。
最重要的是首先要确定改进哪个性能度量，然后集中提高性能度量。如果没有明确的目标，那么我们很难判断机器学习系统上的改动是否有所改进。

总结

深度学习中的性能度量是一个多维度、多层次的概念，它要求我们在追求高准确率的同时，也要关注模型的稳定性、鲁棒性、计算效率及可解释性等多方面因素。
通过设计合理的性能评估指标，我们能够更全面地了解模型的优缺点，进而指导模型的优化与改进。
未来，随着深度学习技术的不断演进，性能度量体系也将日益完善，为推动人工智能领域的进一步发展提供有力支撑。在这个过程中，研究者们需要不断探索新的评估方法，以适应日益复杂的任务需求，同时保持对模型性能的全面把控，确保深度学习技术能够在实际应用中发挥更大的价值。