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动手学深度学习-梯度消失,梯度爆炸

梯度消失、梯度爆炸

 

 

 

 

考虑环境因素

 

协变量偏移

 

这里我们假设,虽然输入的分布可能随时间而改变,但是标记函数,即条件分布P(y∣x)不会改变。虽然这个问题容易理解,但在实践中也容易忽视。

 

想想区分猫和狗的一个例子。我们的训练数据使用的是猫和狗的真实的照片,但是在测试时,我们被要求对猫和狗的卡通图片进行分类。

 

 

显然,这不太可能奏效。训练集由照片组成,而测试集只包含卡通。在一个看起来与测试集有着本质不同的数据集上进行训练,而不考虑如何适应新的情况,这是不是一个好主意。不幸的是,这是一个非常常见的陷阱。

 

统计学家称这种协变量变化是因为问题的根源在于特征分布的变化(即协变量的变化)。数学上,我们可以说P(x)改变了,但P(y∣x)保持不变。尽管它的有用性并不局限于此,当我们认为x导致y时,协变量移位通常是正确的假设。

 

标签漂移

 

当我们认为导致偏移的是标签P(y)上的边缘分布的变化,但类条件分布是不变的P(x∣y)时,就会出现相反的问题。当我们认为y导致x时,标签偏移是一个合理的假设。例如,通常我们希望根据其表现来预测诊断结果。在这种情况下,我们认为诊断引起的表现,即疾病引起的症状。有时标签偏移和协变量移位假设可以同时成立。例如,当真正的标签函数是确定的和不变的,那幺协变量偏移将始终保持,包括如果标签偏移也保持。有趣的是,当我们期望标签偏移和协变量偏移保持时,使用来自标签偏移假设的方法通常是有利的。这是因为这些方法倾向于操作看起来像标签的对象,这(在深度学习中)与处理看起来像输入的对象(在深度学习中)相比相对容易一些。

 

病因(要预测的诊断结果)导致 症状(观察到的结果)。

 

训练数据集,数据很少只包含流感p(y)的样本。

 

而测试数据集有流感p(y)和流感q(y),其中不变的是流感症状p(x|y)。

 

概念漂移

 

另一个相关的问题出现在概念转换中,即标签本身的定义发生变化的情况。这听起来很奇怪,毕竟猫就是猫。的确,猫的定义可能不会改变,但我们能不能对软饮料也这幺说呢?事实证明,如果我们周游美国,按地理位置转移数据来源,我们会发现,即使是如图所示的这个简单术语的定义也会发生相当大的概念转变。

 

 

如果我们要建立一个机器翻译系统,分布P(y∣x)可能因我们的位置而异。这个问题很难发现。另一个可取之处是P(y∣x)通常只是逐渐变化。

 

个人理解:

 

协方差偏移是指测试时输入与原来训练集的特征有差异;

 

标签偏移是指测试集出现了训练集中没有的类;

 

概念偏移是指同一个东西不同的叫法,好比可乐,中国人叫可乐,外国人叫drink。

 

题目:

 

 

 

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