30、机器学习模型优化全解析

机器学习模型优化全解析

在机器学习领域，为了提升模型性能，我们常常需要考虑使用更复杂的模型。下面就来详细探讨几种有效的模型优化方法。

深度神经网络模型

在TensorFlow playground的示例应用中，分类器的目标是将蓝色点和橙色点分开。输入为每个点的两个坐标X1和X2。第一个神经元计算X1和X2的加权和，ReLU神经元学习到的分离面是一条线，如图1所示。

graph LR
    A[输入X1和X2] --> B[第一个神经元计算加权和]
    B --> C[学习到一条线]

第二个ReLU神经元为输入参数学习不同的权重，即不同的线。单个神经元并不是很好的分类器，但隐藏层中有四个这样的神经元，它们的组合最终形成一个多边形，能够很好地对输入数据进行分类，如图2所示。

对于更复杂的布局，单个多边形可能不够，需要多层网络构建由多个多边形组成的分离面。增加网络的复杂度（如添加更多节点）有助于神经网络学习更复杂的形状，不过网络只是用多边形近似模式，学习范围受数据限制。

需要注意的是，前面的示例是针对二维输入的可视化，在实际问题中，输入更多，分离面和多边形的类比会失效，但理解隐藏层神经元组合形成分离超平面是有帮助的。

嵌入技术

逻辑回归可以看作是输入的加权和后接一个S形激活函数。为了引入更多自由参数并学习更复杂的分离面，可以引入隐藏层神经元。每个神经元计算输入的加权和并通过激活函数（如ReLU），不同神经元的权重不同，专门进行不同的线性分离，整体分类器是这些线性分离器的组合。

在神经网络中，直接使用实值数字没问题，但直接在深度神经网络中使用独热编码的稀疏列并不可取。例如，将“origin”变量离散化为1000个桶，独热编码会产生1000列的极稀疏矩阵。为避免列数爆炸，可对分类字段进行降维，即嵌入技术。

在TensorFlow中，可使用嵌入列对稀疏列进行降维，代码如下：

def create_embed(sparse_col):
    nbins = col.bucket_size
    dim = 1 + int(round(np.log2(nbins)))
    return tflayers.embedding_column(sparse_col, dimension=dim)

该代码将稀疏列嵌入到(1 + log2N)个值中，N是该列的桶数。例如，有1024个值的列将被量化为11个分量的向量，量化的权重由神经网络训练过程确定。

创建稀疏列的嵌入后，使用深度神经网络就很简单了。使用实值列，对所有稀疏列创建嵌入，然后从实值和嵌入的稀疏列创建深度神经网络，代码如下：

def dnn_model(output_dir):
    real, sparse = get_features()
    all = {}
    all.update(real)
    embed = {
        colname : create_embed(col) \
            for colname, col in sparse.items()
    }
    all.update(embed)
    estimator = tflearn.DNNClassifier(model_dir=output_dir,
                                      feature_columns=all.values(),
                                      hidden_units=[64, 16, 4])
    estimator.params["head"]._thresholds = [0.7]
    return estimator

该网络有三个隐藏层，分别有64、16和4个神经元，默认使用ReLU激活函数。关于层数和神经元数量，通常从近似输入节点数开始，后续层逐渐减少，但具体还需实验确定。

以下是使用嵌入技术创建稀疏列的实验结果：
| 实验编号 | 模型 | 特征 | RMSE |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1（方便重复） | 线性 | 所有输入原样 | 0.196 |
| 4 | 深度神经网络 | 所有输入变量，嵌入到log2N | 0.196 |

可以看到，单独使用深度神经网络并没有比逻辑回归模型有性能提升，这表明在机器学习中，数据工程比数据科学可能带来更大回报。

宽深模型

在放弃模型改进之前，可尝试宽深模型。该模型由两部分组成：一部分是将输入直接连接到输出的线性模型；另一部分是通过深度神经网络连接输入和输出。将稀疏列放在线性部分，实值列放在深度部分。

对于精度过高可能导致过拟合的实值列，可进行离散化并转换为分类列。还可对组合效果好的分类特征应用特征交叉，例如颜色和尺寸的特征交叉会产生颜色 - 尺寸组合的稀疏列。

以航班数据为例，出发和到达机场的纬度和经度本身对航班是否晚点影响不大，但机场位置和城市对之间的航线有影响。可将纬度和经度离散化并交叉桶，将国家划分为网格，代码如下：

latbuckets = np.linspace(20.0, 50.0, nbuckets).tolist()  # USA
lonbuckets = np.linspace(-120.0, -70.0, nbuckets).tolist() # USA
disc = {}
disc.update({
    'd_{}'.format(key) : tflayers.bucketized_column(real[key], latbuckets) \
        for key in ['dep_lat', 'arr_lat']
})
disc.update({
    'd_{}'.format(key) : tflayers.bucketized_column(real[key], lonbuckets) \
        for key in ['dep_lon', 'arr_lon']
})
sparse['dep_loc'] = tflayers.crossed_column([disc['d_dep_lat'], 
                          disc['d_dep_lon']], nbuckets*nbuckets)
sparse['arr_loc'] = tflayers.crossed_column([disc['d_arr_lat'],
                         disc['d_arr_lon']], nbuckets*nbuckets)
sparse['dep_arr'] = tflayers.crossed_column([sparse['dep_loc'],
                         sparse['arr_loc']], nbuckets ** 4)
sparse['ori_dest'] = tflayers.crossed_column([sparse['origin'],
                         Sparse['dest'], hash_bucket_size=1000)

对稀疏列创建嵌入并更新实值列后，创建宽深模型，代码如下：

estimator = \
    tflearn.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir=output_dir,
                             linear_feature_columns=sparse.values(),
                             dnn_feature_columns=real.values(),
                             hidden_units=[64, 16, 4])

使用改进后的模型和额外的工程特征进行训练，能获得更好的性能，如下表所示：
| 实验编号 | 模型 | 特征 | RMSE |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1（方便重复） | 线性 | 所有输入原样 | 0.196 |
| 5 | 宽深模型 | 所有输入变量，特征交叉，嵌入 | 0.187 |

使用更合适的机器学习模型和反映人类对问题洞察的特征，有助于提高模型性能。

超参数调优

在模型中，有很多选择是随意的，如层数、隐藏节点数、批量大小、离散化的桶数等。这些选择会影响模型性能，过多或过少的层可能导致次优分类或过拟合，批量大小过大会降低优化器对特定数据点的敏感性，桶数选择不当会影响模型的区分能力或导致过拟合。

为了找到最佳参数组合，可使用Cloud ML Engine的非线性超参数调优功能。具体步骤如下：
1. 模型修改 ：
- 添加超参数评估指标，例如：

eval_metrics = {
    'rmse' : tflearn.MetricSpec(metric_fn=my_rmse, prediction_key='probabilities'),
    'training/hptuning/metric' : tflearn.MetricSpec(metric_fn=my_rmse, prediction_key='probabilities')
}

- 更改输出目录，避免不同运行相互覆盖：

output_dir = os.path.join(
    output_dir,
    json.loads(
        os.environ.get('TF_CONFIG', '{}')
    ).get('task', {}).get('trial', '')
)

- 为每个超参数添加命令行参数，例如：

parser.add_argument(
    '--batch_size',
    help='Number of examples to compute gradient on',
    type=int,
    default=512
)

2. 超参数配置文件 ：

trainingInput:
  scaleTier: STANDARD_1
  hyperparameters:
    goal: MINIMIZE
    maxTrials: 50
    maxParallelTrials: 5
    params:
    - parameterName: batch_size
      type: INTEGER
      minValue: 16
      maxValue: 512
      scaleType: UNIT_LOG_SCALE
    - parameterName: nbuckets
      type: INTEGER
      minValue: 5
      maxValue: 10
      scaleType: UNIT_LINEAR_SCALE
    - parameterName: hidden_units
      type: CATEGORICAL
      categoricalValues: ["64,16", "64,16,4", "64,64,64,8", "256,64,16"]   

该文件指定了超参数的搜索空间，如批量大小在16到512之间以对数尺度搜索，桶数在5到10之间线性分布，隐藏单元指定了几个候选值。

3. 运行超参数调优 ：
   使用 gcloud 提交超参数调优作业，与提交训练作业类似，只是多了指向配置文件的参数：

gcloud ml-engine jobs submit training $JOBNAME \
  --region=$REGION \
  --module-name=trainer.task \
  --package-path=$(pwd)/flights/trainer \
  --job-dir=$OUTPUT_DIR \
  --staging-bucket=gs://$BUCKET \
  --config=hyperparam.yaml \
  -- \
  --output_dir=$OUTPUT_DIR \
  --traindata $DATA_DIR/train$PATTERN \
  --evaldata $DATA_DIR/test$PATTERN \
  --num_training_epochs=5

通过超参数调优，能找到更合适的参数组合，但要注意，虽然调优可能带来性能提升，但特征工程对模型性能的影响更为显著。例如，添加关键特征可将RMSE从0.25降至0.19，而添加额外层带来的RMSE改进不到0.01。

更改学习率

在超参数调优接近尾声时，可尝试更改学习率。损失函数的波动可能意味着需要降低学习率，同时，目前增加层仍有帮助，可尝试四、五、六层网络。批量大小可降至100，但不宜降至16，以免训练过慢且损失函数波动增大。

在使用Estimator API时，更改学习率并不容易，因为它屏蔽了底层细节。但可以将学习率作为命令行参数传递给创建模型的函数。 DNNLinearCombinedClassifier 使用两个优化器（FtrlOptimizer和AdagradOptimizer），为简单起见，可让深度列的学习率是宽列学习率的四分之一，代码如下：

def wide_and_deep_model(output_dir, 
                        nbuckets=5, hidden_units='64,32', learning_rate=0.01):
    ...
    estimator = \
        tflearn.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir=output_dir,
               linear_feature_columns=sparse.values(),
               dnn_feature_columns=real.values(),
               dnn_hidden_units=parse_hidden_units(hidden_units),
               linear_optimizer=tf.train.FtrlOptimizer(
                             learning_rate=learning_rate),
               dnn_optimizer=tf.train.AdagradOptimizer(
                                learning_rate=learning_rate/4))

注意，要设置学习率，必须传入适当初始化的优化器对。

通过以上一系列的模型优化方法，从深度神经网络到宽深模型，再到超参数调优和学习率调整，我们可以逐步提升机器学习模型的性能，但在整个过程中，要始终重视特征工程的重要性。

机器学习模型优化全解析

超参数调优结果分析

在运行超参数调优后，会得到各种试验的输出结果。我们可以使用TensorFlow自带的TensorBoard工具来监控输出目录。例如，某次试验中，损失函数出现波动，尽管在小批量计算时有些波动是正常的，但即使是平滑后的曲线收敛也不稳定，这表明可能需要降低学习率。

以下是部分试验的结果：
| 试验编号 | 最终指标（RMSE） | 训练步数 | 超参数（批量大小，隐藏单元，桶数） |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 0.202596 | 3559 | 170，64,16，6 |
| 2 | 0.186319 | 33637 | 16，64,64,64,8，10 |
| 18 | 0.187016 | 5097 | 100，64,16,4，5 |

从这些结果可以看出，不同的超参数组合对模型性能有不同的影响。最小的批量大小、最多的隐藏层和最大的桶数组合取得了较好的结果，但与更简单的网络模型相比，性能提升并不显著。这再次强调了特征工程的重要性，我们通过添加关键特征能够实现更大幅度的RMSE降低，而增加网络层数带来的提升相对较小。

深入理解模型组件

为了更好地优化模型，我们需要深入理解模型的各个组件。例如，在宽深模型中，线性部分和深度部分的作用不同。线性部分直接连接输入和输出，对于稀疏列的处理更为有效；深度部分通过神经网络能够学习到更复杂的模式。

下面是宽深模型的工作流程mermaid流程图：

graph LR
    A[输入数据] --> B[分离实值列和稀疏列]
    B --> C[实值列直接使用]
    B --> D[稀疏列进行嵌入处理]
    C --> E[构建深度部分]
    D --> E
    D --> F[构建线性部分]
    E --> G[DNN部分计算]
    F --> H[线性部分计算]
    G --> I[合并结果]
    H --> I
    I --> J[输出预测结果]

在这个流程中，输入数据首先被分离为实值列和稀疏列。实值列直接用于构建深度部分，稀疏列则先进行嵌入处理，一部分用于深度部分，一部分用于线性部分。最后，将两部分的计算结果合并得到最终的预测结果。

持续优化的思路

在完成一轮超参数调优和模型训练后，我们不能满足于当前的结果，而应该持续探索优化的可能性。以下是一些持续优化的思路：
1. 增加特征 ：继续挖掘与问题相关的特征，例如在航班延误预测中，可以考虑天气数据、机场繁忙程度等因素。
2. 尝试不同的模型架构 ：除了宽深模型，还可以尝试其他类型的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），根据问题的特点选择合适的模型。
3. 优化数据处理流程 ：检查数据清洗、预处理等步骤，确保数据的质量和一致性。例如，处理缺失值、异常值等。
4. 调整超参数范围 ：根据上一轮超参数调优的结果，缩小或扩大某些超参数的范围，进行更精细的调优。

总结与展望

在机器学习模型优化的过程中，我们涉及了多种方法，包括深度神经网络模型、嵌入技术、宽深模型、超参数调优等。这些方法相互配合，能够逐步提升模型的性能。但需要注意的是，特征工程始终是提升模型性能的关键因素，它能够为模型提供更有价值的信息。

未来，随着数据量的不断增加和计算能力的提升，我们可以尝试更复杂的模型和更精细的调优策略。同时，结合领域知识和人类的洞察力，能够更好地理解问题和优化模型。例如，在航班延误预测中，结合航空领域的专业知识，能够更准确地选择特征和调整模型。

总之，机器学习模型优化是一个持续的过程，需要不断地尝试和探索，以找到最适合问题的解决方案。通过本文介绍的方法和思路，希望能够为你在模型优化的道路上提供一些帮助。