【学而不思则罔，思而不学则殆】
2023.9.9
原因一：数据质量有问题
数据决定了算法的上限，在大模型时代，这句话仍然管用（比如open AI对数据的标注要求就非常高）数据的问题主要有这几方面：
- 1. 不同类别的样本数量很不平衡
这是一个非常常见的问题，可能不同类型之间的样本数量差异就和现实世界贫富差异一样大。，虽然有很多算法可以适应这种情况，但最好还是要做一下处理，理想情况下，我们希望不同类别的样本数量比较接近，此时可以进行上采样或下采样，或更改损失函数（如对少样本进行加权）。 - 2. 原始数据有很多低质量数据
当样本比较均衡，模型训练性能还是比较差时，可能就是训练数据中有很多bad case。要找出这部分数据进行分析，看能否进行修正（有些bad case是自然形成的，不是错误生成的，此时就不能修正）
对于文本，bad case就是有很多错别字，多字，少字等错误情形；对于图像，bad case就是有很多目标模糊，不完整，像素太小等情形。这些数据就算你标注的很好，但是因为噪音太多，也会导致模型训练效果不好，所以数据预处理是很有必要的，对这些低质量数据进行修正能够有效提高算法性能。 - 3. 有很多数据的标注质量不高
一是标错，二是标对了，但标的不好。
在分类问题中，标错就是进行了错误的打标；标的不好，比如图像标注没有按贴近目标边缘进行标注，边缘留出了很多空间，甚至还把其它目标的内容给框选了。 - 4. 打标的标准不清晰，有很多标注混淆的样本
举个例，比如命名实体识别任务中，“刹车”这个词被标注了两次，一次标注为“部件”，一次标注为“状态”，你自己都分不清它应该为什么类别，算法怎么做呢？
要有一个清洗的标注规范，不要有模棱两可的数据，否则这部分数据会成为模型性能的瓶颈，从混淆矩阵中来看，他们就是容易互相混淆的数据。
💡留一个问题：
若是一个样本你也实在分不清如何打标怎么办？这部分数据要不要去掉，要不要打标？
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原因二：模型参数没设置好
网上很多开源模型，用默认参数跑一遍，基本都能得到不错的效果，但很多时候我们还是要结合自己的数据和硬件配置，进行调整，一些常见的参数如下：
- batch_size：
这个呢主要影响的是训练的速度，一般不会影响性能。在GPU显存允许下，尽量设置更大的batch_size - epoch：
这个参数若设置的太小，会导致模型训练欠拟合；若设置的太大，会导致模型过拟合，前者是训练阶段的性能都很差，后者是模型训练阶段很优秀，但预测阶段很垃圾（这就是模型把数据中的噪声都学到了）
如何判断过拟合or欠拟合？用学习曲线。 - 损失函数：
（待补充） - 激活函数：
（待补充）
💡留一个问题：
若预测数据中也有和训练阶段类似的噪声，那么过拟合模型会不会预测得很好，相当于对有数据有噪声也没有问题？
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原因三：选的模型不厉害
很多时候，我们都会产生这样的疑问：
- 这个模型性能这么差，是不是我选的模型不够高大上？要不要用牛逼的模型试一下？
- 哇，这个不是最新的，XXX年的模型性能都这么好，要不要用更牛逼的模型试一下？
有没有共鸣？😂
目前各个任务方向都有很多模型可供选择，从规则方法到统计学习，到深度学习，甚至到大模型。模型实现本身不再是一个问题，如何选择场景合适的才是问题，这需要你仔细分析自己的应用场景特点。
就比如在NLP领域，大模型有大模型的牛逼，word2vec也还有它的适合场景，bert类算法在NLU领域仍有一席之地一样，很多时候杀鸡不需要牛刀。
很多时候，只要你的数据处理的质量比较高，那么不同量级模型的差距并不会特别大，有时候模型参数提升了好几个数量级，但是算法性能确只是提升几个点，这中间，要评估一下成本和性能的平衡。
因此，个人认为，算法模型没有最牛逼的，只有最适合的，什么是最适合的：在性能能达到一定要求时，选择更轻量级。
