Techniques for reducing avoidable bias （吴恩达《MACHINE LEARNING YEARNING》）

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Techniques for reducing avoidable bias （吴恩达《MACHINE LEARNING YEARNING》）

减少可避免偏差的方法

如果你的学习算法遭受高可避免偏差，你可以尝试以下方法：

• 增加模型大小（如神经元/层的数量）：该方法可以减少偏差，因为它可以让你更好的适应训练集。如果你发现该方法增加了方差，那么使用正则化方法，它通常能够消除方差的增加。
  基于错误分析的洞察修改输入特征：假设错误分析启发你去创建额外的特征，以帮助算法消除特定类别的错误。（我们在下一章节进一步讨论）这些新特征可能有助于减少偏差和方差。理论上来说，增加更多的特征可能会增加方差，但如果你发现这种情况，那么久使用正则化方法，它通常能够消除方差的增加。
• 减少或消除正则化（L2正则化，L1正则化，dropout）：这将减少可避免偏差，但会增加方差。
• 修改模型架构（如神经网络架构）以便更适合你的问题：这种方法能够影响偏差和方差。
  一种没有帮助的方法：
• 增加更多训练数据：这种方法有助于解决方差问题，但是它通常对偏差没有显著的影响。