与模型训练相关问题
- 损失函数Cross entropy loss的含义
- 训练数据有脏数据，怎么处理？
- loss一直不收敛，怎么排查？
- 连续值的特征怎么处理后输入到机器学习模型当中
损失函数Cross entropy loss的含义
在深度学习中，可以看作通过概率分布q ( x )（预测概率）表示概率分布p ( x ) （label）
物理意义：可以理解为在相对熵中，一个目标事件已确定（label），求另一个概率分布到目标概率分布的距离
训练数据有脏数据，怎么处理？
判断脏数据的类型，然后对症下药
a) 缺失值：删除、填充、插值。
b) 重复数据：删除。
c) 异常值：删除、修正、保留。
d) 噪声数据：平滑、数据清洗。
e) 类别数据：合并稀有类别、标签一致化。
f) 文本数据：拼写纠正、去除停用词、标准化。
g) 数据标准化/归一化：确保数据具有合适的尺度。
loss一直不收敛，怎么排查？
a) 学习率过大或过小：尝试使用学习率调度器，逐步减少学习率
