小结:基础误差分析

  • 当你开始一个新项目,尤其是在一个你不擅长的领域开展项目时,很难正确预判出最有前景的方向。
  • 所以,不要在一开始就试图设计和构建一个完美的系统。相反,应尽可能快(例如在短短几天内)地构建和训练一个系统雏形。然后使用误差分析法去帮助你识别出最有前景的方向,并据此不断迭代改进你的算法。
  • 通过手动检查约 100 个被算法错误分类的开发集样本来执行误差分析,并计算主要的错误类别。使用这些信息来确定优先修正哪种类型的错误。
  • 考虑将开发集分为人为检查的 Eyeball 开发集和非人为检查的 Blackbox 开发集。如果在 Eyeball 开发集上的性能比在 Blackbox 开发集上好很多,说明你已过拟合 Eyeball 开发集,下一步应该考虑为其获取更多数据。
  • Eyeball 开发集应该足够大,以便于算法有足够多的错误分类样本供你分析。对大多数应用来说,含有1000-10000个样本的 Blackbox 开发集已足够。
  • 如果你的开发集不够大,无法按照这种方式进行拆分,那么就使用 Eyeball 开发集来执行人工误差分析、模型选择和调超参。


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