一文解读合成数据在呆板进修技能下的示意
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作者：Eric Le Fort 编译：蒋雨畅 卢苗苗 设法 对比于数目有限的“有机”数据，我将说明、测评合成数据是否能实现改造。 念头 我对合成数据的有用性持猜疑立场——猜测模子只能与用于实习数据的数据集一样好。这种猜疑论点燃了我心田的设法，即通过客观观测来研究这些直觉。 需具备的常识 本文的读者应该处于对呆板进修相干理论领略的中间程度，而且应该已经认识以下主题以便充实领略本文：
合成数据的配景 天生合成数据的两种常用要领是：
在这项研究中，我们将搜查第一类。为了固定这个设法，让我们从一个例子开始吧! 想象一下，在只思量巨细和体重的环境下，你试图确定一只动物是老鼠，田鸡照旧鸽子。但你只有一个数据集，每种动物只有两个数据。因此不幸的是，我们无法用云云小的数据集实习出好的模子! 这个题目的谜底是通过预计这些特性的漫衍来合成更大都据。让我们从田鸡的例子开始 参考这篇维基百科的文章(只思量成年轻蛙)：https://en.wikipedia.org/wiki/Common_frog 第一个特性，即它们的均匀长度(7.5cm±1.5cm)，可以通过从正态漫衍中绘制均匀值为7.5且尺度毛病为1.5的值来天生。相同的技能可用于猜测它们的重量。 然而，我们所把握的信息并不包罗其体重的典范范畴，只知道均匀值为22.7克。一个设法是行使10%(2.27g)的恣意尺度毛病。不幸的是，这只是纯粹揣摩的功效，因此很也许禁绝确。 鉴于与其特性相干信息的可得到性，和基于这些特性来区分物种的轻易水平，这也许足以作育精采的模子。可是，当您迁徙到具有更多特性和区别更渺小的生疏体系时，合成有效的数据变得越发坚苦。 数据 该说明行使与上面接头的类比沟通的设法。我们将建设一些具有10个特性的数据集。这些数据集将包括两个差异的分类种别，每个类此外样本数沟通。 “有机”数据 每个种别将遵循个中每个特性的某种正态漫衍。譬喻，对付第一种特性：第一个种别样本的均匀值为1500，尺度差为360;第二个种别样本的均匀值为1300，尺度差为290。别的特性的漫衍如下：
该表很是麋集，但可以总结为：
建设两个这样的数据集，一个1000样本的数据集将保存为验证集，另一个1000样本的数据集可用于实习/测试。 这会建设一个数据集，使分类变得足够强盛。 合成数据 此刻工作开始变得风趣了!合成数据将遵循两个自界说漫衍中的个中一个。第一个我称之为“ Spikes Distribution”。此漫衍仅应承合成特性回收少数具有每个值的特定概率的离散值。譬喻，假如原始漫衍的均匀值为3且尺度差为1，则尖峰(spike)也许呈此刻2(27%)，3(46%)和4(27%)。 第二个自界说漫衍我称之为“ Plateaus Distribution”。这种漫衍只是分段匀称漫衍。行使平台中心的正态漫衍概率推导出安稳点的概率。您可以行使恣意数目的尖峰或平台，当添加更多时，漫衍将更靠近正态漫衍。 为了清晰声名这两个漫衍，可以参考下图：
(注：尖峰漫衍图不是概率密度函数) 在这个题目中，合成数据的进程将成为一个很是重要的假设，它有利于使合成数据更靠近于“有机”数据。该假设是每个特性/种别对的真实均匀值和尺度差是已知的。现实上，假如合成数据与这些值相差太远，则会严峻影响实习模子的精确性。 好的，但为什么要行使这些漫衍?他们怎样反应实际? 我很兴奋你问这个题目!在有限的数据齐集，您也许会留意到，对付某个种别，某个特性只会占用少量值。想象一下这些值是：
可能假如我们可以对这罗列办排序：
为了天生此特性的数据，您可以将其拆分为三个部门，个中第一部门将是最小的20%，中间的60%将是第二部门，第三部门将是最大的20%。然后行使这三个部门，您可以计较它们的均匀值和尺度差：别离为(30,6.0)，(50.5,4.6)和(69.5,5.5)。假如尺度差相等低，好比约莫为响应均值的10%或更小，则可以将该均值视为该部门的尖峰值。不然，您可以将该部门视为一个平台，其宽度是该部门尺度差的两倍，并以该部门的均匀值作为中心。 可能，换句话说，他们在模仿不美满的数据合成方面做得不错。 我将行使这些漫衍建设两个800样本数据集 - 一个行使尖峰，另一个行使平台。四个差异的数据集将用于实习模子，以便较量每个数据集的有效性：
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