小数据处理的 7 个技巧

雷锋网 AI 科技评论按，本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。雷锋网(公众号：雷锋网)整理。

我们经常听说大数据是构建成功的机器学习项目的关键。这里有一个大问题：许多组织没有你需要的这么多数据。

在没有最基本的数据的情况下，我们如何才能原型化和验证机器学习的想法？当资源稀缺时，我们如何有效地获取和利用数据创造价值？

在我的工作场所，我们为客户生产了许多功能原型。因此，我经常需要使用小数据。在本文中，我将分享 7 个改进使用小数据集进行原型设计结果的小技巧。

1 .认识到你的模型不能很好地泛化

这应该是第一步。你正在构建一个模型，它是建立在宇宙的一小部分知识之上的，而这应该是唯一一个可以期望它能很好地工作的情境。

如果你正在建立一个基于室内照片选择的计算机视觉原型，不要期望它在室外工作得很好。如果你有一个基于聊天室的语言模型，不要指望它适用于幻想小说。

确保你的经理或客户理解这一点。这样，每个人都可以根据你的模型应该提供的结果，调整实际期望。它还创造了一个机会来提出一个新的有用的关键指标，以量化原型范围内外的模型性能。

2 .建立良好的数据基础架构

在许多情况下，客户机没有你需要的数据，公共数据也不合适。如果原型的一部分需要收集和标记新数据，请确保基础架构，尽可能减少摩擦。

你要确保数据标签对技术和非技术人员来说都是非常容易的。我们已经开始使用 Prodigy，我认为这是一个很好的工具：既可访问又可扩展。根据项目的大小，你可能还需要设置一个自动数据接收功能，它可以接收新数据并自动将其输入到标签系统。

如果将新数据导入系统既快捷又简单，你将获得更多数据。

3 .做一些数据扩充

你通常可以通过增加所拥有的数据来扩展数据集。但这只是对数据进行细微更改，它不应显著地改变模型的输出。例如，如果旋转 40 度，猫的图像仍然是猫的图像。

在大多数情况下，增强技术允许你生成更多的「半唯一」数据点来训练你的模型。首先，你可以尝试在你的数据中加入少量的高斯噪声。

对于计算机视觉，有许多简洁的方法来增强图像。我对 Albumentations 库有过丰富的使用经验，它可以在保持标签不受损的同时进行许多有用的图像转换。

图片来源：Github 上的 Albumentations

许多人认为另一种有用的增强技术是「Mixup」。这种技术实际上是将两个输入图像混合在一起并组合它们的标签。

图片由 Cecilia Summers 和 Michael J.Dinneen 拍摄

在扩充其他输入数据类型时，需要考虑哪些转换会损害标签，哪些不会。

4. 生成一些合成数据

如果你已经用尽了增加真实数据的方法，你可以开始考虑创建一些假数据。生成合成数据也是一种很好的方法，它可以用来覆盖一些实际数据集中不会出现的边缘情况。

例如，许多机器人强化学习系统在部署到真正的机器人之前，都是在模拟的 3D 环境中进行训练的。对于图像识别系统，你可以类似地构建 3D 场景，它可以提供数千个新的数据点。

15 个模拟的 Dactyl 并行训练实例

创建合成数据有许多方法。在 Kanda，我们正在开发一个基于转盘的解决方案来创建用于对象检测的数据。如果你有非常高的数据需求，你可以考虑使用通用的生成对抗网络来创建合成数据。要知道 GAN 是出了名的难以训练，所以你要确保它是值得的。

NVIDIAs GauGAN

有时你可以结合使用这些方法：苹果有一个非常聪明的方法，用一个 GAN 来处理 3D 模型人脸的图像，使其看起来更逼真。如果有时间的话，可以使用这个扩展数据集的绝妙技术。

5. 小心「幸运的分割」

在训练机器学习模型时，通常将数据集按一定比例随机分割成训练集和测试集。通常情况下，这很好。但是，在处理小数据集时，由于训练示例数量较少，因此噪音风险较高。

在这种情况下，你可能会意外地得到一个幸运的分割：一个特定的数据集分割，在这个分割中，你的模型将很好地执行并在测试集中效果很好。然而，在现实中，这可能仅仅是因为测试集中没有困难的例子（巧合）。

在这种情况下，k-fold 交叉验证是一个更好的选择。本质上，你将数据集拆分为 k 个「folds」，并为每个 k 训练一个新的模型，其中一个 fold 用于测试集，其余的用于训练。这可以控制你看到的测试结果，而不仅仅是由于幸运（或不幸运）的拆分。

6 .使用迁移学习

如果你使用的是某种标准化的数据格式，如文本、图像、视频或声音，那么你可以使用其他人在这些域中用迁移学习所做的所有先前工作。这就像站在巨人的肩膀上。

当你进行迁移学习时，你会采用其他人建立的模型（通常，「其他人」是 google、Facebook 或一些主要的大学），并根据你的特殊需求对它们进行微调。

迁移学习之所以有效，是因为大多数与语言、图像或声音有关的任务都具有许多共同的特征。例如，对于计算机视觉来说，它可能是检测某些类型的形状、颜色或图案。

最近，我为客户开发了一个目标检测原型，这个客户对精度的要求非常高。我可以通过微调一个 MobileNet 单镜头探测器来大大加快开发速度，该探测器已经在 google 的开放式图像 v4 数据集（约 900 万张标签图像）上接受过训练。. 经过一天的训练，我能够使用大约 1500 张标记图像生成一个相当健壮的目标检测模型。

7. 试一试「weak learners」

有时候，你只需要面对这样一个事实：你没有足够的数据去做任何想做的事情。幸运的是，有许多传统的机器学习算法，你可以考虑使用这些算法，它们对数据集的大小不太敏感。

当数据集较小，数据点维数较高时，支持向量机等算法是一种很好的选择。

不幸的是，这些算法并不总是像最先进的方法那样精确。这就是他们之所以被称为「weak learners」的原因，至少与高度参数化的神经网络相比是如此。

提高性能的一种方法是将这些「weak learners」（这可能是一组支持向量机或决策树）组合在一起，以便它们「协同工作」生成预测。这就是组合学习的全部意义。

via: https://www.kdnuggets.com/2019/07/7-tips-dealing-small-data.html

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