为什么说在真实情境中进行深度学习是提升模型泛化能力的关键 (为什么说在真理面前人人平等,no_ai_sug:false}],slid:38750246067982,queryid:0x29d233e3ea6df0e)

教程大全 2026-01-31 00:39:05 浏览次

从“数据”到“情境”：重新定义输入

传统深度学习的成功在很大程度上依赖于大规模、高质量、标注清晰的“干净”数据集，如ImageNet，真实世界的数据远非如此理想，基于真实情境的深度学习首先要求我们重新审视并扩展对“数据”的理解，将其提升到“情境”的维度。

这意味着数据采集和预处理必须考虑以下几个关键因素：

从“模型”到“系统”：架构的实用性考量

在追求高精度指标的驱动下,模型架构日趋复杂和庞大，在真实情境中，模型的性能远非唯一考量因素，模型必须作为一个完整系统的一部分来设计，其实用性受到多重约束。

从“准确率”到“价值”：多维度的评估体系

单一依赖准确率、精确率等传统指标来评估模型，往往会掩盖其在真实世界中的不足，一个更全面的评估体系应该围绕模型最终创造的“价值”来构建。

下表对比了传统评估方法与基于真实情境的评估方法的差异：

维度	传统评估方法	基于真实情境的评估方法
核心指标	准确率、mAP、F1-Score等统计指标	业务指标（如转化率、故障检测率）、用户满意度、安全性
鲁棒性	在测试集上表现稳定	在对抗性攻击、数据分布偏移、极端环境下的性能表现
公平性	通常不考虑	模型对不同人群（性别、种族等）是否存在偏见，是否会造成歧视
可解释性	很少评估	评估决策逻辑的合理性与透明度，能否通过专家审核
迭代性	一次性离线评估	部署后的在线A/B测试、持续监控、模型衰退预警

从“一次性”到“持续性”：拥抱MLOps的迭代闭环

真实世界是动态变化的,用户的习惯会变，数据的分布会漂移，新的场景会不断出现，基于真实情境的深度学习不是一个一次性的项目，而是一个持续迭代、不断演进的生命周期过程，这催生了MLOps（机器学习运维）的理念，旨在实现自动化、可复现、可监控的机器学习流水线，其核心包括：持续集成与持续部署（CI/CD）、数据与模型的版本控制、自动化模型再训练与评估、以及线上性能的实时监控与告警，通过构建这样一个闭环系统，才能确保模型在真实情境中长期保持有效和可靠。

基于真实情境的深度学习标志着人工智能技术走向成熟与落地的关键一步,它要求研究者与工程师们走出理论模型的舒适区，将目光投向充满不确定性与复杂性的现实世界，通过将数据、模型、评估和运维与真实世界的具体需求、限制和动态变化紧密结合，我们才能构建出真正有用、可靠、且能创造持久价值的智能系统，从而将深度学习的潜力转化为推动社会进步的现实力量。

最近总感觉睡眠不好，爱感冒，谁知道吃什么保健品好啊？

金奥能ＳＯＤ胶囊可以抑制、俘获、分解人体自由基，将它变成对人体无害的水分子和氧分子，消除组织细胞脂质过氧化。保护部分对生命物质和生理机能有益自由基（如一氧化氮），维持机体自由基的平衡，深度调节睡眠质量，增强记忆力，提高机体的免疫力，抵抗疾病，激发青春活力，延缓衰老。

如何调用caffe-windows mnist 的matlab接口

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。 Caffe的数据层可以从数据库（支持leveldb、lmdb、hdf5）、图片、和内存中读入。我们要在程序中使用，当然得从内存中读入，我们首先在模型定义文件中定义数据层：layers {name: myDatatype: MEMORY_DATAtop: datatop: labeltransform_param {scale: 0.}memory_data_param {batch_size: 10channels: 1height: 24width: 24}}这里必须设置memory_data_param中的四个参数，对应这些参数可以参见源码中文件。现在，我们可以设计一个Classifier类来封装一下：#ifndef CAFFE_CLASSIFIER_H#define CAFFE_CLASSIFIER_H#include #include #include caffe/ #include caffe/data_ #include using cv::Mat; namespace caffe { template class Classifier { public: explicit Classifier(const string& param_FILE, const string& weights_file); Dtype test(vector &images, vector &labels, int iter_num); virtual ~Classifier() {} inline shared_ptr > net() { return net_; } void predict(vector &images, vector *labels); void predict(vector &data, vector *labels, int num); void extract_feature(vector &images, vector> *out); protected: shared_ptr > net_; MemoryDataLayer *m_layer_; int batch_size_; int channels_; int height_; int width_; DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(Classifier); }; }//namespace #endif //CAFFE_CLASSIFIER_H 构造函数中我们通过模型定义文件（）和训练好的模型（）文件构造一个Net对象，并用m_layer_指向Net中的memory data层，以便待会调用MemoryDataLayer中AddMatVector和Reset函数加入数据。 #include #include #include #include #include caffe/ #include caffe/proto/.h #include caffe/util/ #include caffe/util/math_ #include caffe/util/upgrade_ #include caffe_classifier.h namespace caffe { template Classifier::Classifier(const string& param_file, const string& weights_file) : net_() { net_(new Net(param_file, TEST)); net_->CopyTrainedLayersFrom(weights_file); //m_layer_ = (MemoryDataLayer*)net_->layer_by_name(mnist)(); m_layer_ = (MemoryDataLayer*)net_->layers()[0](); batch_size_ = m_layer_->batch_size(); channels_ = m_layer_->channels(); height_ = m_layer_->height(); width_ = m_layer_->width(); } template Dtype Classifier::test(vector &images, vector &labels, int iter_num) { m_layer_->AddMatVector(images, labels); // int iterations = iter_num; vector* > bottom_vec; vector test_score_output_id; vector test_score; Dtype loss = 0; for (int i = 0; i < iterations; ++i) { Dtype iter_loss; const vector*>& result = net_->Forward(bottom_vec, &iter_loss); loss += iter_loss; int idx = 0; for (int j = 0; j < (); ++j) { const Dtype* result_vec = result[j]->cpu_data(); for (int k = 0; k < result[j]->count(); ++k, ++idx) { const Dtype score = result_vec[k]; if (i == 0) { test__back(score); test_score_output__back(j); } else { test_score[idx] += score; } const std::string& output_name = net_->blob_names()[ net_->output_blob_indices()[j]]; LOG(INFO) << Batch << i << , << output_name << = << score; } } } loss /= iterations; LOG(INFO) << Loss: << loss; return loss; } template void Classifier::predict(vector &images, vector *labels) { int original_length = (); if(original_length == 0) return; int valid_length = original_length / batch_size_ * batch_size_; if(original_length != valid_length) { valid_length += batch_size_; for(int i = original_length; i < valid_length; i++) { _back(images[0]()); } } vector valid_labels, predicted_labels; valid_(valid_length, 0); m_layer_->AddMatVector(images, valid_labels); vector* > bottom_vec; for(int i = 0; i < valid_length / batch_size_; i++) { const vector*>& result = net_->Forward(bottom_vec); const Dtype * result_vec = result[1]->cpu_data(); for(int j = 0; j < result[1]->count(); j++) { predicted__back(result_vec[j]); } } if(original_length != valid_length) { (()+original_length, ()); } labels->resize(original_length, 0); std::copy(predicted_(), predicted_() + original_length, labels->begin()); } template void Classifier::predict(vector &data, vector *labels, int num) { int size = channels_*height_*width_; CHECK_EQ((), num*size); int original_length = num; if(original_length == 0) return; int valid_length = original_length / batch_size_ * batch_size_; if(original_length != valid_length) { valid_length += batch_size_; for(int i = original_length; i < valid_length; i++) { for(int j = 0; j < size; j++) _back(0); } } vector predicted_labels; Dtype * label_ = new Dtype[valid_length]; memset(label_, 0, valid_length); m_layer_->Reset((), label_, valid_length); vector* > bottom_vec; for(int i = 0; i < valid_length / batch_size_; i++) { const vector*>& result = net_->Forward(bottom_vec); const Dtype * result_vec = result[1]->cpu_data(); for(int j = 0; j < result[1]->count(); j++) { predicted__back(result_vec[j]); } } if(original_length != valid_length) { (()+original_length*size, ()); } delete [] label_; labels->resize(original_length, 0); std::copy(predicted_(), predicted_() + original_length, labels->begin()); } template void Classifier::extract_feature(vector &images, vector> *out) { int original_length = (); if(original_length == 0) return; int valid_length = original_length / batch_size_ * batch_size_; if(original_length != valid_length) { valid_length += batch_size_; for(int i = original_length; i < valid_length; i++) { _back(images[0]()); } } vector valid_labels; valid_(valid_length, 0); m_layer_->AddMatVector(images, valid_labels); vector* > bottom_vec; out->clear(); for(int i = 0; i < valid_length / batch_size_; i++) { const vector*>& result = net_->Forward(bottom_vec); const Dtype * result_vec = result[0]->cpu_data(); const int dim = result[0]->count(1); for(int j = 0; j < result[0]->num(); j++) { const Dtype * ptr = result_vec + j * dim; vector one_; for(int k = 0; k < dim; ++k) one__back(ptr[k]); out->push_back(one_); } } if(original_length != valid_length) { (()+original_length, ()); out->erase(out->begin()+original_length, out->end()); } } INSTANTIATE_CLASS(Classifier); } // namespace caffe 由于加入的数据个数必须是batch_size的整数倍，所以我们在加入数据时采用填充的方式。 CHECK_EQ(num % batch_size_, 0) << The added data must be a multiple of the batch size.; //AddMatVector 在模型文件的最后，我们把训练时的loss层改为argmax层： layers { name: predicted type: ARGMAX bottom: prob top: predicted

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