线上误杀危机：SRE小伙用A/B测试硬刚异常，算法实习生手写自定义损失函数救场-优快云博客

线上误杀危机：SRE小伙用A/B测试硬刚异常，算法实习生手写自定义损失函数救场

背景

某智能客服中心在高峰期遭遇线上服务误杀投诉激增，生产环境告警不断。客户反馈系统误报、误判的问题频发，服务可用性受到严重影响。团队迅速启动应急响应，进入一场线上误杀危机的拉锯战。

SRE小伙的A/B测试尝试

当问题爆发时，SRE（Site Reliability Engineering）团队迅速介入，试图通过A/B测试快速定位并解决异常。

SRE小伙的思路：

分组部署：将线上流量分为两组，一组使用当前主版本服务，另一组使用经过调整的候选版本。
指标监控：实时监控两组服务的关键指标，包括误杀率、响应时间、用户满意度等。
逐步灰度：根据A/B测试结果，逐步将流量切换到表现更好的版本。

实施过程：

SRE小伙迅速编写了A/B测试脚本，通过Kubernetes的Canary策略将流量分配到两组服务。
他设置了多个监控点，包括异常日志、错误率和用户反馈得分。
然而，测试结果却出乎意料：两组服务的误杀率几乎相同，且均未显著改善。

问题分析：

SRE小伙意识到，A/B测试虽然可以快速验证不同版本的效果，但这次问题的根本原因可能不在服务版本本身，而是数据分布突变导致模型预测飘忽不定。

算法实习生的自定义损失函数救场

与此同时，负责算法的实习生发现了一个关键线索：数据分布发生了显著漂移。用户行为模式、输入特征和模型训练时的数据出现了明显的差异。

实习生的洞察：

数据漂移分析：通过对比线上实时数据与训练集数据的分布特征，实习生发现某些关键特征的统计特性发生了变化，例如用户交互频率、语义模式等。
模型误杀原因：这些变化导致模型对新数据的预测能力下降，进而引发误杀问题。
自定义损失函数：为了应对数据漂移，实习生决定手写一个自定义损失函数，引入对漂移数据的鲁棒性。

自定义损失函数的设计：

加权损失：根据特征的重要性，为不同特征赋予不同的权重，重点优化那些对误杀影响较大的特征。
平滑因子：引入平滑因子，避免模型对极端值过于敏感。
不确定性惩罚：对模型预测的不确定性进行惩罚，降低误判概率。

# 自定义损失函数
def custom_loss(y_true, y_pred, weights=None, smooth=1e-6):
    # 加权交叉熵损失
    weighted_loss = tf.reduce_mean(weights * tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
        labels=y_true,
        logits=y_pred
    ))
    
    # 不确定性惩罚
    uncertainty_penalty = tf.reduce_mean(1.0 - tf.reduce_max(tf.nn.softmax(y_pred), axis=-1))
    
    # 平滑因子
    loss = weighted_loss + smooth * uncertainty_penalty
    return loss

实施过程：