Orthogonalization

正交化（Orthogonalization）

什么是正交化？

想象一下一台老式电视，上面有很多旋钮，每个旋钮控制一个不同的图像属性，比如亮度、对比度、色调等等。当你调整一个旋钮时，它只影响一个属性，而不会影响其他属性。这就是正交化的概念。

在机器学习中，正交化指的是将模型的各个方面进行分离，使得调整一个方面时，对其他方面的影响最小。这样，我们就可以更方便地对模型进行调优，找到最优的配置。

为什么正交化很重要？

• 提高调试效率： 当模型出现问题时，我们可以更快速地定位到问题所在，并有针对性地进行调整。
• 避免参数冲突： 不同的参数可能对模型产生不同的影响，正交化可以减少参数之间的相互干扰，避免出现调整一个参数反而导致其他性能下降的情况。
• 更清晰的思路： 正交化有助于我们更清晰地理解模型的各个组成部分，以及它们之间的关系。

正交化在机器学习中的应用

• 超参数调优： 我们可以将学习率、正则化强度、模型复杂度等超参数进行正交化，分别调整它们，找到最佳的组合。
• 模型架构设计： 在设计神经网络时，我们可以将网络的深度、宽度、激活函数等方面进行正交化，分别进行实验，找到最适合的架构。
• 数据预处理： 我们可以将数据归一化、特征缩放、特征选择等预处理步骤进行正交化，分别评估它们对模型性能的影响。

如何实现正交化？

• 控制变量法： 在每次实验中，只改变一个变量，保持其他变量不变。
• 模块化设计： 将模型的不同部分进行模块化设计，使得每个模块相对独立。
• 清晰的实验记录： 记录每次实验的具体配置和结果，方便对比和分析。