為什麼這篇k fold cross validation實作鄉民發文收入到精華區：因為在k fold cross validation實作這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者lucien0410 (lucein)看板DataScience標題Re: [問題] Valid...
ot大的建議讓我弄懂了neural net訓練時
為什麼都要附上一組validation set
(如果我又錯了 再請g大幫我validate一下！)
是的 我們就假設 如果沒有validation set會發生什麼事
另外我們再來假設 我們有無窮無盡的時間或是運算資源
沒有validation set 我們可以訓練neural net嗎?
答案是可以的 YES!
訓練到底需要什麼：
(1) 訓練資料
(2）預先設好的超參數 (e.g. layer size, layer type, mini batch size 等等;
特別注意 我沒有設定epoch size; 或者我們把epoch size設為無限大(反正我們有無限
的時間和運算資源);
(1）(2) 弄好就可以開始epoch by epoch 的訓練了;
每次搞定一個epoch 我們就會得到一個模組
我們讓它訓練到天荒地老; 產生無數個模組;
用數學集合的方式來表示的話,我們就會得到下面的集合.
trained_models=
{<epoch_i, train_preplexity_i, train_accuracy_i, Same_HyperParameter> ｜for i
in N }
這個時候問題就來了！！！
trained_models 是一個無限大的集合 我們想要從中挑一個最好成員 那該怎麼挑呢?
這些成員的超參數都一樣 所以超參數不能用來作為挑選的依據
那有哪些特徵是可能有用的呢?
train_preplexity, train_accuracy 可能有用 但很可能不準 因為我們會有overfitting
的問題; epoch number也不能用, 因為也不一定高的epoch越好, 一樣是overfitting的問
題.
每個epoch的模組都一模一樣！！！
這樣就像唐伯虎點秋香 每個都戴上面具 那個才是我們的秋香呢?
隨便選一個 大家拼人品嗎? 挑到石榴姊怎麼辦?
唐伯虎就大喊了 "別人笑我太瘋癲 我笑他人看不川 ..."
看誰抖了一下
我們可以用類似的方式
預先準備好一個validation set,每個epoch訓練好,就要它預測validation set看看
現在加進了validation set, 我們的模組集合就會變成這樣
{<epoch_i, train_preplexity_i, train_accuracy_i, validation_preplexity_i,
validation_accuracy_i, Same_HyperParameter> ｜for i in N }
現在我們就可以從validation preplexity 和 accuracy 來判斷要挑那個好.
注意這裡,我們依然*不是*挑超參數,因為這組模組集合的成員的超參數還是依然一模一樣
現在我的理解就變成跟著一起訓練的validation set的作用就是用來挑ephoch number了
還有 這裡的validation 跟 cross validation 沒有關聯; 因為我們沒有*cross*
用的一直是同一份的validation dataset
這個就僅僅算是*hold-out validation*
以上是算是澄清事實吧
要是講錯了 再麻煩大家指點!
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以下我再來提問 兩個問題
（a）用偷偷把validation set塞回去 這樣好嗎? 會有什麼問題?
如果這個validation set就是拿來挑 那個ephoch好,
那我們現在可以作弊一下
我們先使用validation set 找到最佳的ephoch number
記住這個黃金數字
現在把validation set放到training set 兩個合在一起
(這樣我們就有更多樣本了)
再把這個新的較大的training set再重新一次
反正我們已經*預先*知道那個epoch最好了
用偷偷把validation set塞回去 這樣好嗎? 會有什麼問題?
實作上 這是慣用手法嗎?
（b）用了validation set 就*一定*能挑到最好的了嗎?
我認為覺得不是 這跟我們的validation set挑的好不好非常有關
要是人品不好 正好挑到不具代表性的樣本來做validation
那我們的validation preplexity 和 accuracy 也就不可靠了
(以後我要罵人都要罵 "祝你的validation set都挑到壞樣本！"
推文就說 "希望你的validation set挑的特別好!")
這個也呼應了pipidog大前文說的 validation set 怎麼挑是個大學問
validation成績最好 應該也不是一定最好的模組吧
要避免挑到極端樣本的機會 還是得來弄一下n-fold cross-validation
但是弄了n folds 之後訓練時間就增加了n倍
除了增加時間成本外 這樣的作法可能會有什麼問題呢?
實作上 這是慣用手法嗎?
※ 引述《outrunner (ot)》之銘言：
: ※ 引述《lucien0410 (lucein)》之銘言：
: : 可是可是我的問題沒有回答到 (是我一開始沒問對問題)
: 不如你來回答問題, 你怎麼知道模型要訓練到什麼時候(epoch size)?
: : 換個方式講
: : 假設我有兩份已知資料(AB兩份資料）
: : A拿來訓練
: : B拿來測試
: : B的測試結果告訴我們成果到底怎樣 公平的驗證
: : B就是終極測試
: 這樣做當然很好, 但代價也很昂貴.
: 回到上面的問題, 你需要驗證多少次? 每個epoch驗證一次?
: 更別提很多時候是沒辦法這樣做的.
: (ex. B沒有答案. 有的話我會拿來做訓練)
: : 但其實訓練A之前 可以調整很多hyperparameter
: : 所以就先把A切成 a b
: : 拿a 訓練 b 測試 找尋最佳的hyperparameter
: : 找到後 再依這樣的設定訓練A (期待B的測試會最好)
: : 但是OpenNMT要求在訓練小寫a時也必須提供val set
: : 這就是我的問題了
: 他就是邊訓練邊測試啊, 不然你怎麼知道訓練得如何了?
: 其實就是把你想手動做的事情自動化啦.
: 如果你有看他的說明書:
: Validation files are required and used to evaluate
: the convergence of the training.
: It usually contains no more than 5000 sentences.
: 第一句就是前面講的.
: 第二句的意思是做這個很浪費時間. (別誤會, 是學問很大的意思)
: 然後"找尋最佳的hyperparameter"也不是很重要,
: 想太多不如先train下去, train久了就有fu了.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 68.230.60.98
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※ 編輯: lucien0410 (68.230.60.98), 03/30/2018 10:28:42
→ EGsux: 你都要做seq2seq了 你要不要認真查一下書看一次這些ML DL 03/30 12:08
→ EGsux: 基本阿 03/30 12:08
推 yoyololicon: 原po感覺很興奮XD 03/30 12:46
推 goldflower: 1. 假設你validation set找到epoch數 沒道理他就不能 03/30 16:51
→ goldflower: 拿來挑其他超參數 03/30 16:51
→ goldflower: 2. 你挑完超參數後你就能期待你已經找到很不錯的model 03/30 16:52
→ goldflower: 所以放進去當然是可以 除非你validation分佈特別怪 03/30 16:52
→ goldflower: 但validation分布特別怪的話你的training應該就GG惹 03/30 16:53
→ goldflower: 3. 當然不一定R 你今天上班路線每天都會撿到一百塊 03/30 16:56
→ goldflower: 所以你都挑那個時間出門 但是還是可能被別人撿走R 03/30 16:57
→ goldflower: 4. 我很廢所以不要cue我 QQ 03/30 16:57
推 galapous: 塞回去不就本末倒置，validation set 就是用來避免 03/31 12:56
→ galapous: overfitting，你塞回去 train 你怎麼知道你 train 多久 03/31 12:56
→ galapous: 不會 overfitting 03/31 12:57
推 goldflower: 樓上可以參考下田神機器學習基石validation那部分 03/31 17:15
→ goldflower: 比較直覺的想法就是當你選擇好超參數後 如果你認為 03/31 17:20
→ goldflower: 加入validation會導致overfitting 也就是你相信 03/31 17:20
→ goldflower: validation在母體當中偏向雜訊 那麼也就代表你整個 03/31 17:21
→ goldflower: training過程完全是不可信的 03/31 17:21
→ goldflower: 那麼你當初選出來的超參數就是不可信任的 03/31 17:23
推 goldflower: 上述筆誤 training過程改成validation才對 03/31 17:26
推 goldflower: 呃 我說比較直覺是對我比較直覺 不知道其他人如何XD 03/31 17:36
→ ACMANIAC: 回樓上，假設你 train 10 epoch 收斂，超過就 overfit- 04/01 11:54
→ ACMANIAC: 那你怎知道 train + val 幾個 epoch 不會 overfitting? 04/01 11:55
→ ACMANIAC: 還是直接設定 10 ? 訓練樣本不同，收斂情形會相同嗎？ 04/01 11:57
推 goldflower: 你都知道10個了 那就只訓練10不就好了 04/01 12:57
→ goldflower: 資料越多越難overfitting 04/01 12:58
→ goldflower: 而你在validation的時候你已經找出一組超參數使得他 04/01 12:59
→ goldflower: 在validation上也運作的不錯 所以收斂情形也不會差太 04/01 12:59
→ goldflower: 多 如果收斂情形差很多 那你當初根本沒有選擇到這組 04/01 12:59
→ goldflower: 超參數的機會 04/01 12:59
→ lucien0410: g大果然懂很多 04/01 13:38
→ lucien0410: g大我的理解是如果train在epoch k收斂, train+val應 04/03 01:18
→ lucien0410: 該會在epoch k的時候收斂. 這樣對嗎？ 04/03 01:18
推 goldflower: 我們只能"希望"如此 經驗上可能不會差太多 04/03 12:48
→ lucien0410: 這可以是一個實證問題吧 paired t-test 可以搞定 04/03 13:22
→ lucien0410: 一組train 一組train加val 04/03 13:24
推 goldflower: 雖然我沒看過這樣做的 不過或許可以吧 拿training 04/03 15:37
→ goldflower: error差何時顯著這樣看? 04/03 15:37
→ lucien0410: 手機推文吃掉我的符號了 04/03 16:35
→ lucien0410: 如果train在epoch k收斂, train+val應該會在 04/03 16:37
→ lucien0410: 在epoch >= k的時候收斂. 這樣對嗎？ 04/03 16:38
推 goldflower: 直覺上來說是這樣 數學上的證明要交給高手了@@ 04/03 23:20
→ goldflower: 如果小於就收斂的話就代表validation的部分在w的超空 04/03 23:20
→ goldflower: 間中提供了更好的梯度方向 那就回到上面 我們可能 04/03 23:21
→ goldflower: 挑不到這組美妙的超參數 04/03 23:21
推 goldflower: 恩...似乎也不一定挑不到 小於就收斂我目前想不到 04/03 23:26
→ goldflower: 太好的解釋 04/03 23:26
→ lucien0410: g大真的是高手 04/04 00:49