大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》
Bias 和 Variance
偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差，也就是錯誤率，錯誤越大偏差越大，欠擬合
方差（variance）是指算法在開發集（或測試集）上的表現比訓練集上差多少，也可以理解為過擬合，表現 為訓練集正確率很高，測試集上的正確率很低
可避免偏差和不可避免偏差
偏差可以分為兩個部分，包括可避免偏差和不可避免偏差
如何理解：假設現有一個珍稀動物識別系統，任務難度大，即便由人類來區分，也存在14%的錯誤率(最優錯誤率)
現在算法達到：
訓練錯誤率=15%
開發錯誤率=30%
可以將訓練錯誤率(偏差)分解如下：
最伏錯誤率(“不可避免偏差”)：14%，可以將其認為是學習算法的偏差“不可避免”的部分。
可避免偏差：1%。即訓練錯誤率和最伏誤差率之間的差值。
舉個例子，該例子中最優錯誤率是 14%，我們有：
● 訓練誤差 = 15%
● 開發誤差 = 16%
i這種情況下，可避免的偏差誤差是 1%，方差誤差約為 1%。因此，算法已經做的很好了，幾乎沒有提升的空間。它只比最佳錯誤率低 2%
如何設定期望誤差率
使用人類表現水平來估計最優錯誤率，並設置可達到的“期望錯誤率”。 假設你的算法在某個任務上達到了 10% 的誤差，但普通人所能達到的誤差是 2% . 由此我們就可以知道最優錯誤率是 2% 或更低，這也表明可避免偏差至少是 8% . 所以你應當嘗試一下降低偏差的技術。更一般地說，有一個合理可實現的“期望錯誤率”可以幫助你去估計學習算法的可避免偏差。這反過來也幫你決定是否使用誤差降低技術
偏差和方差的幾種情況和解決方案
1）假設訓練集錯誤率1%，開發集錯誤率10%，則樣本方差大，過擬合
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修改模型架構
減小模型規模（比如神經元/層的數量），減小網絡復雜度
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增加正則化
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L 1 Regularization
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L 2 Regularization
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Dropout層
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添加Batch Normalization
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加入提前終止（Early stopping）
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模型初始化
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通過特征選擇減少輸入特征的數量和種類
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特征降維
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根據誤差分析修改特征
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檢測訓練數據集和測試數據是否有相對應的特征，數據分布是否一致，不一致的時候，繼續特征工程工作
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增加訓練數據的種類，使得訓練數據覆蓋所有測試數據的特使用數據增強
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增加數據量
2）假設訓練錯誤率為15%，開發錯誤率為16%，這個時候，偏差比較大，欠擬合
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增加訓練epoch
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增大batch-size
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調整激活函數(例如使用relu)
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調整優化算法
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例如使用Adam
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增大learning rate
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增加網絡復雜度
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增加網絡層數
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增加卷積層輸出的通道數
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增加全連接層的節點數
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檢測訓練數據集和測試數據是否有相對應的特征
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增加訓練數據的種類，使得訓練數據覆蓋所有測試數據的特性，
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增加外部數據集，如果擔心外部數據集污染training set，可以將外部數據集的權重調低一點
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數據增強
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3）假設訓練錯誤率為15%，開發錯誤率為30%，高偏差，高方差
這個時候，先要解決偏差問題，只有在訓練集上開始收斂了，才能開始考慮測試集上的方差問題。因此遇到這種情況，先按照高偏差解決，高偏差解決之后，也許可能高方差的問題也就消失了，如果沒有消失，在考慮解決高方差的問題。
4）假設訓練錯誤率為0.5%，開發錯誤率為1%，低偏差，低方差（完美狀態）
5）假設訓練錯誤率為0.5%，開發錯誤率為1%，低偏差，低方差，但是開發集loss在低點持續震盪
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確認訓練集和測試集分布是否存在較大的差異，差異大的話進行特征工程
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確認是否數據增強做的太多了
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嘗試調整學習率，在不同階段使用不用學習率
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思考和檢查網絡是否還是有點欠擬合，如果還有，解決欠擬合
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找到更多訓練數據，使其能夠覆蓋較多的樣本分布
模型調參Pipeline
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設定固定隨機種子
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先不要使用數據增強
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設置合理的baseline
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過擬合一個batch，然后觀察loss最低可以到達多少，對比baseline，如果可以到達很低，進行下一步，如果不行，則考慮 情況2）
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繪制training和testing 階段的loss曲線
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驗證loss函數
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如果train loss 小
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如果test set 的loss 大，而train set 的loss小，說明過擬合，使用情況1）解決
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如果test set的loss 也小，那么基本上算是成功了
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如果test set 的 loss 也小，但是震盪，使用 情況5）解決
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如果train loss 大
進入步驟2）
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已優化模型如何進一步提高
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優化網絡結構，使用更好的backbone
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使用更好的LOSS函數，比如：回歸問題可以考慮smooth-l1等
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考慮使用難例挖掘的方法
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有條件的話，加大batchsize
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考慮預訓練模型
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觀察測試樣本，查找case，針對Case來，補充樣本+數據增強
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嘗試不同的優化函數，交替訓練，fine-tuning
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不同的權重初始化方法
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嘗試不同的學習率初始值和衰減值
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考慮在梯度上做文章，可以是梯度裁剪、梯度校驗、梯度歸一化等方法
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繼續特征工程（往往最有效）