Ablation study(消融研究、消融学习、消融实验)

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/flyfish1986/article/details/104812229

Ablation study

今天阅读paper,遇到ablation study,ablation study可以译作:消融研究、消融学习、消融实验。那什么是ablation study,就查阅了一下,原来ablation study差不多就是初高中常说的控制实验变量方法。
比如说你为了提升baseline的性能,给它加了两个模块A,B,加完之后效果果然提高了很多。 于是你急急忙忙开始写论文,写到你的贡献,你给了两条:1.模块A,2.模块B。
但是这样写有个问题:尽管AB同时加上去对模型有提升效果,但是你并没有证明A、B两个模块分别都是有意义的,所以就需要用Ablation study来做更细致的研究。借用知乎上的易懂的描述ablation study就是:

为了提升baseline的性能,给它加了两个模块A,B 为了验证A、B两个模块是不是真的都有用,你需要做ablation study。
实验1:在baseline的基础上加上模块A,看效果。 实验2:在baseline的基础上加上模块B,看效果。
实验3:在baseline的基础上同时加上模块AB,看效果。 然后结果可能是,实验1和实验2的结果都不如实验3,那么说明AB都是有用的;
然而也有可能你会发现实验1的结果和实验3一样,甚至更好。这就说明你的想法是有问题的,模块B其实并没有起到作用,提升只来自于模块A。

注解

相当于遵守奥卡姆剃刀原则,如无必要,勿增实体即简单有效原理。切勿浪费较多东西去做,用较少的东西,同样可以做好的事情。
简单和复杂的方法都能达到同样的效果,选择简单的方法。

应用延申

在机器学习,特别是复杂的深度神经网络的背景下,已经采用“消融研究”来描述去除网络的某些部分的过程,以便更好地理解网络的行为。
为了提升网络的性能,在网络架构上加了模块A,B。是这篇文章的创新点。
比如说这篇文章有3个亮点,消融实验就负责告诉你,实验1:我只加a结果如何;实验2:只加b结果如何;实验3:a和b都加了又如何。
看3个实验的效果,然后结果可能是,实验1和实验2的结果都不如实验3,那么说明AB都是有用的;
然而也有可能你会发现实验1的结果和实验3一样,甚至更好。这就说明你的想法是有问题的,模块B其实并没有起到作用,提升只来自于模块A。

简单和复杂的方法都能达到同样的效果,选择简单的方法。

参考

https://www.quora.com/In-the-context-of-deep-learning-what-is-an-ablation-study

https://www.zhihu.com/question/60170398/answer/673961942

https://zhuanlan.zhihu.com/p/474197890

### 机器学习消融实验的作用解释 #### 消融实验的历史背景 消融研究的概念起源于20世纪60年代和70年代的实验心理学领域,在这一时期的研究中,科学家通过移除动物大脑的部分区域来观察这些操作对其行为产生的影响[^1]。这种思想逐渐被引入到现代技术领域,特别是在复杂深度神经网络的研究中,“消融研究”一词用来指代一种方法论——即通过去除模型中的某些组成部分并评估其效果变化,从而深入了解模型内部机制。 #### 消融实验的核心目标 在机器学习尤其是深度学习领域,消融实验的主要目的是为了验证不同模块对于整体性能的重要性以及它们之间可能存在的交互关系。具体而言: - **识别关键组件** 借助于消融分析,研究人员能够区分哪些部分是系统成功运行不可或缺的关键因素,而哪些则是相对次要甚至冗余的存在[^2]。这一步骤有助于优化架构设计,减少不必要的计算开销。 - **促进简化建模** 当存在多种候选方案都能达到相似水平的表现时,依据奥卡姆剃刀原则(Occam's Razor),应倾向于选取更为简洁明了的那个版本作为最终实施方案。这意味着经过充分测试之后,可以淘汰掉那些虽然理论上可行但实际上贡献度较低或者几乎没有额外增益的功能单元。 - **增强透明性和可控性** 对于高度复杂的黑箱型算法来说,仅仅依靠输入输出难以完全把握内在逻辑流程;然而借助系统化的拆解过程,则可以让工程师们更加清晰地认识到每一个子结构各自扮演的角色及其与其他伙伴间的协作方式[^3]。如此一来不仅提高了整个框架本身的可解释程度,也为后续改进提供了方向指引。 ```python # 示例代码展示如何实现基本形式的消融实验 def ablation_study(model, components_to_remove): results = {} for component in components_to_remove: modified_model = remove_component_from_model(model, component) # 训练修改后的模型并记录表现指标 performance_metric = train_and_evaluate(modified_model) results[component] = performance_metric return results def remove_component_from_model(original_model, target_component): """模拟删除指定部件的操作""" pass def train_and_evaluate(trained_model): """训练给定模型并返回评价分数""" pass ``` 上述伪代码片段展示了执行一次典型消融试验所需遵循的一般步骤:逐一尝试禁用原始体系内的若干特定要素,并对比各情形下的实际成效差异情况。 ---
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