为啥 Tensorflow tf.learn 分类结果差异很大？

Posted 2023-03-12

【中文标题】为啥 Tensorflow tf.learn 分类结果差异很大？

【英文标题】：Why do Tensorflow tf.learn classification results vary a lot?为什么 Tensorflow tf.learn 分类结果差异很大？

【发布时间】：2017-01-18 15:38:24

【问题描述】：

我使用 TensorFlow 高级 API tf.learn 为一系列二进制文本分类训练和评估 DNN 分类器（实际上我需要多标签分类，但目前我分别检查每个标签）。我的代码与tf.learn Tutorial非常相似

classifier = tf.contrib.learn.DNNClassifier(
    hidden_units=[10],
    n_classes=2,
    dropout=0.1,
    feature_columns=tf.contrib.learn.infer_real_valued_columns_from_input(training_set.data))
classifier.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=100)
val_accuracy_score = classifier.evaluate(x=validation_set.data, y=validation_set.target)["accuracy"]

准确度分数大致从 54% 到 90% 不等，验证（测试）集中的 21 个文档始终相同。

非常显着的偏差是什么意思？我知道有一些随机因素（例如辍学），但据我了解，模型应该收敛到最优。

我使用单词（引理）、二元组和三元组、情感分数和LIWC scores 作为特征，所以我确实有一个非常高维的特征空间，只有 28 个训练和 21 个验证文档。这会导致问题吗？除了收集更多的训练数据，我如何才能持续改进结果？

更新：为了澄清，我生成了一个包含出现单词和 n-gram 的字典，并丢弃了仅出现 1 次的那些，因此我只使用语料库中存在的单词（n-gram）。

【参考方案1】：

这与 TensorFlow 无关。这个数据集非常小，因此您可以获得任何结果。您有 28 + 21 个点，在一个具有“无限”维度的空间中（大约有 1,000,000 个英文单词，因此 10^18 三元组，但是其中一些不存在，并且肯定它们不存在于您的 49文档，但您仍然至少有 1,000,000 个维度）。对于这样的问题，您必须预期结果的巨大差异。

除了收集更多的训练数据之外，我怎样才能持续改进结果？

你几乎不能。这只是小样本进行任何统计分析的简单方法。

因此，您可以做的最好的事情是更改评估方案，而不是将数据拆分为 28/21 进行 10 倍交叉验证，大约 50 分意味着您将不得不运行 10 次实验，每个有 45 个训练文件和 4 个测试文件，并对结果进行平均。这是您唯一可以减少方差的方法，但请记住，即使使用 CV，数据集如此之小也不会让您无法保证您的模型在“野外”的实际表现如何（一旦应用于从未见过的数据）。

【讨论】：

我更新了我的帖子：我使用缩减的单词和 n-gram 空间（最多 19k 个特征维度，具体取决于我使用的特征集）。不过，你能澄清一下吗？结果不应该通过“丢弃”（减少权重）不相关的特征或与输出标签不相关的特征来收敛吗？您所说的是否意味着我可以使用特征选择/降维来获得更一致的结果？我的结果仍然至少等于基线，准确率约为 53%。

我的意思是“有这么多的数据，没有任何帮助”，即使在 21 分上估计自己的分数也是无效的，因此你甚至不能说你的模型是好是坏。数据的维度只会使情况变得更糟，但不会改变这样一个事实，即即使这些点在 100 维空间中，这仍然太多了。有了 49 分，您可能会得到一些具有 2 或 3 特征的不错的统计数据。使用 10，您可能会说“它大致有一些意义”。超过 10 个就像手相术。

我花了一段时间才明白……嗯，我只是在构建一个原型，我实际上并不需要好的结果，我可以使用一些方法测试和调整代码/模型，而那些随机结果我无法做到这一点。因此，据我了解，将模型拟合到训练数据的方法太多了，其中一些方法比其他方法更适合验证数据，对吧？

问题是，数据量这么少，你无法测试。假设集的简单丰富性远远超出了您的测试样本所能涵盖的范围，因此无论您在“测试集”上得到什么，都与真实数据无关。换言之，您无法从此类实验中得出任何结论。因此，由于获得了一些任意分数，您将创建错误的假设。收集更多数据，这是进行统计分析的唯一方法。