提高人工智能模型準(zhǔn)確率的測(cè)試過(guò)程中需要注意什么？

現(xiàn)在人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛，那么人工智能產(chǎn)品特別是使用分類算法實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品中判斷其能否上線通常是通過(guò)算法自帶的準(zhǔn)確率指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比進(jìn)行的。而準(zhǔn)確率是人工智能模型通過(guò)訓(xùn)練后得出的，因此我們需要提高訓(xùn)練的準(zhǔn)確率，這其中增加訓(xùn)練次數(shù)就是一個(gè)通用的方法，但是需要注意的是并不是訓(xùn)練次數(shù)越多越好。本文就通過(guò)3步來(lái)講述怎樣保證合適的訓(xùn)練次數(shù)來(lái)確保模型的準(zhǔn)確率。

第一步：了解模型訓(xùn)練和結(jié)果的關(guān)系

目標(biāo)

掌握人工智能產(chǎn)品評(píng)測(cè)指標(biāo)跟訓(xùn)練過(guò)程的關(guān)系

步驟

1.人工智能產(chǎn)品的本質(zhì)是選擇合適算法然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得出一個(gè)最終的模型，通過(guò)這個(gè)模型即可對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而預(yù)測(cè)的好壞取決于訓(xùn)練時(shí)得到的這個(gè)模型的指標(biāo)，比如說(shuō)分類算法的準(zhǔn)確率

2.分類算法的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練結(jié)束的時(shí)候就已經(jīng)固定了，因此需要在訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行一些改善的操作以期最終提升模型的準(zhǔn)確率

3.通過(guò)增加訓(xùn)練次數(shù)可以在訓(xùn)練過(guò)程中讓算法更好的從歷史數(shù)據(jù)中歸納、統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)而提升模型的準(zhǔn)確率。

第二步：過(guò)擬合的定義

目標(biāo)

掌握過(guò)擬合的定義

步驟

1.模型準(zhǔn)確率的判斷

• 我們的數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練可以得到一個(gè)模型，而模型必須在驗(yàn)證數(shù)據(jù)上進(jìn)行評(píng)測(cè)才能科學(xué)評(píng)判其準(zhǔn)確率，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的準(zhǔn)確率沒(méi)有參考價(jià)值

• 在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加，訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率會(huì)增加，但是增加到一定程度的話就必須停止訓(xùn)練了，因?yàn)樗惴ㄒ呀?jīng)將數(shù)據(jù)中的規(guī)律全部學(xué)習(xí)完畢，再進(jìn)行訓(xùn)練算法會(huì)學(xué)習(xí)到一些不屬于規(guī)律的噪音數(shù)據(jù)。這時(shí)候我們就稱之為訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了過(guò)擬合。

2.過(guò)擬合的定義

• 過(guò)擬合就是模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集上很高，但是在驗(yàn)證集上比較差，這時(shí)候訓(xùn)練得出的模型是不能上線的。

第三步：通過(guò)圖形判斷過(guò)擬合來(lái)確保模型準(zhǔn)確率

目標(biāo)

• 掌握?qǐng)D形判斷過(guò)擬合的方法

• 掌握確保準(zhǔn)確率的方法

步驟

1.通過(guò)準(zhǔn)確率判斷過(guò)擬合,如下圖所示：

• 如果圖形中在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率先上升后下降而訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率一直上升的話在驗(yàn)證集準(zhǔn)確率下降的一刻就表示出現(xiàn)了過(guò)擬合

2.通過(guò)損失率判斷過(guò)擬合，如下圖所示：

• 如果圖形中在驗(yàn)證集上的損失率先下降后上升而訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率一直下降的話在驗(yàn)證集準(zhǔn)確率上升的一刻就表示出現(xiàn)了過(guò)擬合。

3.在出現(xiàn)過(guò)擬合的一刻結(jié)束模型的訓(xùn)練，可保證模型的準(zhǔn)確率達(dá)到最佳

總結(jié)

測(cè)試人員在測(cè)試人工智能產(chǎn)品的時(shí)候，需要對(duì)模型的準(zhǔn)確率做個(gè)提升的測(cè)試，而通過(guò)增加訓(xùn)練次數(shù)可以很好達(dá)到這個(gè)效果，需要注意的是訓(xùn)練次數(shù)有個(gè)度，而通過(guò)圖形檢測(cè)在出現(xiàn)過(guò)擬合的同時(shí)結(jié)束模型訓(xùn)練可以確保模型的質(zhì)量最佳。推薦了解傳智播客人軟件測(cè)試培訓(xùn)課程。


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