2-6 定位数据不匹配

定位数据不匹配（Addressing data mismatch）

数据不匹配的问题没有完全系统的解决方案，但我们可以看看一些可以尝试的事情。如果我发现有严重的数据不匹配问题，我通常会亲自做错误分析，尝试了解训练集和开发测试集的具体差异。技术上，为了避免对测试集过拟合，要做错误分析，你应该人工去看开发集而不是测试集。

如果你的目标是让训练数据更接近你的开发集，你可以利用的其中一种技术是人工合成数据（artificial data synthesis）。通过人工数据合成，你可以快速制造更多的训练数据。

这里有人工合成数据的一个例子，假设你在研发无人驾驶汽车，你可能希望检测出这样的车，然后用这样的框包住它。很多人都讨论过的一个思路是，为什么不用计算机合成图像来模拟成千上万的车辆呢？事实上，这里有几张车辆照片（下图后两张图片），其实是用计算机合成的，我想这个合成是相当逼真的，我想通过这样合成图片，你可以训练出一个相当不错的计算机视觉系统来检测车子。

如果你只合成这些车中很小的子集，对于人眼来说也许这样合成图像没什么问题，但你的学习算法可能会对合成的这一个小子集过拟合。特别是很多人都独立提出了一个想法，一旦你找到一个电脑游戏，里面车辆渲染的画面很逼真，那么就可以截图，得到数量巨大的汽车图片数据集。事实证明，如果你仔细观察一个视频游戏，如果这个游戏只有 20 辆独立的车，那么这游戏看起来还行。因为你是在游戏里开车，你只看到这 20 辆车，这个模拟看起来相当逼真。

但现实世界里车辆的设计可不只 20 种，如果你用着 20 量独特的车合成的照片去训练系统，那么你的神经网络很可能对这 20 辆车过拟合，但人类很难分辨出来。即使这些图像看起来很逼真，你可能真的只用了所有可能出现的车辆的很小的子集。

所以，总而言之，如果你认为存在数据不匹配问题，我建议你做错误分析，或者看看训练集，或者看看开发集，试图找出，试图了解这两个数据分布到底有什么不同，然后看看是否有办法收集更多看起来像开发集的数据作训练。

我们谈到其中一种办法是人工数据合成，人工数据合成确实有效。在语音识别中。我已经看到人工数据合成显著提升了已经非常好的语音识别系统的表现，所以这是可行的。但当你使用人工数据合成时，一定要谨慎，要记住你有可能从所有可能性的空间只选了很小一部分去模拟数据。