13.16 如何提升模型的稳定性
评价模型不仅要从模型的主要指标上的性能，也要注重模型的稳定性。模型的稳定性体现在对不同样本之间的体现的差异。如模型的方差很大，那可以从如下几个方面进行考虑：
（1）正则化（L2，L1，dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。
（2）提前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。
（3）扩充数据集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。那增加训练集让模型适应不同类型的数据本身就是一种最简单直接的方式提升模型稳定的方法，也是最可靠的一种方式。与正则有所不同的是，扩充数据集即可以减小偏差又能减小方差。
（4）特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。但需要注意的是若过度删减特征，很可能会删除很多有用的特征，降低模型的性能。所以需要多注意删减的特征对模型的性能的影响。
13.17 有哪些改善模型的思路
改善模型本质是如何优化模型，这本身是个很宽泛的问题。也是目前学界一直探索的目的，而从目前常规的手段上来说，一般可取如下几点：
13.17.1 数据角度
增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。但增大数据并不是盲目的，模型容限能力不高的情况下即使增大数据也对模型毫无意义。而从数据获取的成本角度，对现有数据进行有效的扩充也是个非常有效且实际的方式。良好的数据处理，常见的处理方式如数据缩放、归一化和标准化等。
13.17.2 模型角度
模型的容限能力决定着模型可优化的空间。在数据量充足的前提下，对同类型的模型，增大模型规模来提升容限无疑是最直接和有效的手段。但越大的参数模型优化也会越难，所以需要在合理的范围内对模型进行参数规模的修改。而不同类型的模型，在不同数据上的优化成本都可能不一样，所以在探索模型时需要尽可能挑选优化简单，训练效率更高的模型进行训练。
13.17.3 调参优化角度
如果你知道模型的性能为什么不再提高了，那已经向提升性能跨出来一大步。超参数调整本身是一个比较大的问题。一般可以包含模型初始化的配置，优化算法的选取、学习率的策略以及如何配置正则和损失函数等等。这里需要提出的是对于同一优化算法，相近参数规模的前提下，不同类型的模型总能表现出不同的性能。这实际上就是模型优化成本。从这个角度的反方向来考虑，同一模型也总能找到一种比较适合的优化算法。所以确定了模型后选择一个适合模型的优化算法也是非常重要的手段。
13.17.4 训练角度
很多时候我们会把优化和训练放在一起。但这里我们分开来讲，主要是为了强调充分的训练。在越大规模的数据集或者模型上，诚然一个好的优化算法总能加速收敛。但你在未探索到模型的上限之前，永远不知道训练多久算训练完成。所以在改善模型上充分训练永远是最必要的过程。充分训练的含义不仅仅只是增大训练轮数。有效的学习率衰减和正则同样是充分训练中非常必要的手段。
13.18 如何快速构建有效初始模型
构建一个有效的初始模型能帮助我们快速了解数据的质量和确定模型构建的方向。构建一个良好的初始模型，一般需要注意如下几点：
1、了解“对手”。这里的“对手”通常是指数据，我们在得到数据时，第一步是需要了解数据特点和使用场合。了解数据特点能帮助我们快速定位如何进行建模。确定使用场合能帮助我们进一步确定模型需要优化的方向。数据特点一般需要了解例如数据集规模、训练集和验证集是否匹配、样本的分布是否均匀、数据是否存在缺失值等等。
2、站在巨人的肩膀上。根据数据特点，我们通常能匹配到一个现有比较优秀的模型。这类模型都通常能在类似数据上表现出一个比较不错的性能。
3、一切从简。初始模型都作用在于迅速了解数据质量和特点，所以模型的性能通常不需要达到很高，模型复杂度也不需要很高。例如，做图像分类时，我们在使用预训练模型时，不需要一开始就使用例如ResNet152这类模型巨大、复杂度过高的模型。这在数据量较小时，很容易造成过拟合而导致出现我们对数据产生一些误导性的判断，此外也增加了额外训练构建时间。所以使用更小更简单的模型以及损失函数来试探数据是相比更明智的选择。
4、总比瞎猜强。构建模型的意义在于建议一个高效的模型，虽然初始模型我们不对性能做过高的要求，但前提在于必须要比随机猜测好，不然构建模型的意义就不存在了。
5、解刨模型。一旦确定了一个初始模型时，无论你对该模型多熟悉，当其面对一批新数据时，你永远需要重新去认识这个模型，因为你永远不确定模型内部到底发生了什么。解刨模型一般需要在训练时注意误差变化、注意训练和验证集的差异；出现一些NaN或者INf等情况时，需要打印观察内部输出，确定问题出现的时间和位置；在完成训练后，需要测试模型的输出是否正确合理，以确认评价指标是否符合该数据场景。无论使用任何一种模型，我们都不会把它当作黑盒去看待。
13.19 如何通过模型重新观察数据
对于这个问题，与其说如何做，倒不如说这个问题是用来强调这样做的重要性。如何重新观察数据其实不难，而是很多读者，会忽略这一项过程的重要性。
通过模型重新观察数据，不仅能让我们了解模型情况，也能让我们对数据质量产生进一步的理解。目前深度学习在监督学习领域成就就是非常显著的。监督学习需要依赖大量的人为标注，人为标注很难确定是否使用的数据中是否存在错误标注或者漏标注等问题。这无论是哪种情况都会影响我们对模型的判断。所以通过模型重新验证数据质量是非常重要的一步。很多初学者，通常会忽略这一点，而导致出现对模型的一些误判，严重时甚至会影响整个建模方向，此外，对于若出现一些过拟合的情况，我们也可以通过观察来了解模型。例如分类任务，样本严重不平衡时，模型全预测到了一边时，其正确率仍然很高，但显然模型已经出现了问题。
13.20 如何解决数据不匹配问题
13.20.1 如何定位数据不匹配
数据不匹配问题是个不容易定位和解决的问题。这个问题出现总会和模型过拟合表现很相似，即在训练集上能体现非常不错的性能，但在测试集上表现总是差强人意，区别在于如果遇到的是数据不匹配的问题，通常在用一批和训练集有着相同或者相似分布的数据上仍然能取得不错的结果。但很多时候，当测试集上结果表现很差时，很多初学者可能会直接将问题定位在模型过拟合上，最后对模型尝试各种方法后，性能却始终不能得到有效提升。当遇到这种情况时，建议先定位出是否存在数据不匹配的问题。最简单的验证方式就是可以从训练集中挑选出一部分数据作为验证集，重新划分后训练和验证模型表现。
13.20.2 举例常见几个数据不匹配的场景
例如设计款识别物体的app时,实际场景的图片均来自于手机拍摄,而训练集确是来自于网上各类抓取下来的图 片。例如在图像去噪、去模糊、去雾、超分辨率等图像处理场景时,由于大量数据的难以获取,因此都会采用人为 假设合成的图像进行训练,这时候应用到实际场景中也容易出现不匹配的问题。
13.20.3 如何解决数据不匹配问题
数据不匹配是个很难有固定方法来解决的问题。这里提供几条供参考的途径：
1、收集更多符合实际场最需要的数据。这似乎是最简单但也最难方式。
2、对结果做错误分析。找出数据集中出错的数据和正确数据之间的特点和区别,这对你无论是进行后续模型的分析或者是数据的处理提供非常有效的思路。注意,这里的数据集包括训练集和测试集
3、数据集增强。数据集增强并不意味看数据集越大越好,其目的是丰富数据的分布以适应更多的变化当遇到数 据不匹配时,对数据处理般可以有两种方式。其一,合成或处理更多接近需要的数据特点。其二,对所有数据包 括实际场景数据都进行处理,将所有数据都统一到另一个分布上,统一出一种新的特点。
13.20.4 如何提高深度学习系统的性能
当我们要试图提高深度学习系统的性能时，目前我们大致可以从三方面考虑：
1、提高模型的结构，比如增加神经网络的层数，或者将简单的神经元单位换成复杂的 LSTM 神经元，比如在自然语言处理领域内，利用 LSTM 模型挖掘语法分析的优势。
2、改进模型的初始化方式，保证早期梯度具有某些有益的性质，或者具备大量的稀疏性，或者利用线性代数原理的优势。
3、选择更强大的学习算法，比如对度梯度更新的方式，也可以是采用除以先前梯度 L2 范数来更新所有参数，甚至还可以选用计算代价较大的二阶算法。
参考文献
[1] 冯宇旭, 李裕梅. 深度学习优化器方法及学习率衰减方式综述[J]. 数据挖掘, 2018, 8(4): 186-200.
