【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)
【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业03CNN(Image Classification)
【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业04Self-attention(Speaker Identification)
【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业05Transformer(Machine Translation)
1、本次博客总结记录作业02Classification的调参经验，如下图所示，最终本人的模型方案在Public Test和Private Test都达到了Boss Baseline【Public排名第6，分数0.85201>0.83017；Private排名第4，分数0.85240>0.83058】，欢迎入门和深入机器学习知识的朋友们能在评论区多多交流，共同进步。
2、本人是从事基于深度学习相关研究的一名博士，目前博士在读第5年。深感自己在机器学习/深度学习理论知识和实际调参经验方面都不够系统，今年希望能够跟随李宏毅教授的机器学习2023的作业在理论和实践方面都得到提升。
3、本次博文总结主要记录3种模式的方法处理Framewise Phoneme Prediction问题时的调参心得与历程，3种方法的大致架构如下图所示，第1、2种为能够达到Strong Baseline的方法，第3种为能够达到Boss Baseline的方法。
4、第1种为助教样例代码里的全连接层堆叠的方法，第2种方法为将全连接层（除最后一层）替换为LSTM层提取时序特征，这种方法主要是把最后一层LSTM的最后时刻的隐层特征（Pytorch代码中表示为h_n）输入到全连接层映射到对应类别数，模型输入需要在第1种的助教样例代码里加入Reshape函数进行处理，是Frame-wise Classification的方法，第3种方法与第2种结构相似，不同之处在于是把最后一层LSTM的输出（Pytorch代码中表示为output）输入到全连接层映射到对应类别数，模型输入需要自行整理代码实现数据预处理（即把每一段语音序列切割成等长的子序列用于训练），是Sequence-wise Classification的方法。
如果在文章上想把Boss Baseline的方法讲明白，那可能需要好几万甚至几十万字，因为可能需要先讲明白前两种方法，加上涉及的领域知识会有点多，字数太多了也不利于阅读。因此，录制了以下3期视频，系统梳理上述3种方法。
【深度解析→视频分享】李宏毅机器学习2023作业02Classification-第一期
【深度解析→视频分享】李宏毅机器学习2023作业02Classification-第二期
【深度解析→视频分享】李宏毅机器学习2023作业02Classification-第三期
1、【作业简介】李宏毅教授的助教也将作业02Classification进行了详细的介绍，包括：作业内容解读、Kaggle提交介绍、代码调参提示和样例代码详解，视频已搬运至知乎和B站，详情见【知乎】【B站】。
2、【先修视频】：该作业在李宏毅教授课程官网列了五个先修视频（是李宏毅老师2021年的机器学习课程视频，课程网页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.php），但我个人觉得其视频整理的有点问题，包括2021年的课程网址上整理的也有问题，因为我仔细看过了，认为先修视频应该是共有六个，【建议】按照我整理的顺序进行观看。因为B站上转载视频总是撞车导致无法上传，我只能按顺序整理到知乎上了【先修视频01】【先修视频02】【先修视频03】【先修视频04】【先修视频05】【先修视频06】。
3、【强烈建议】：以上六个先修视频建议在做作业二之前全部认真看一遍，并建议在做作业过程中调参无法继续有效时，返回去反复观看以上六个先修视频，这样是有助于在实践中掌握如何有效调参。作为过来人，本人非常不建议按照所谓打卡的形式对机器学习/深度学习系列的视频进行机械式的观看（哪怕是李宏毅老师这么趣味性的讲解都会容易坚持不下去），务必注意理论知识观看顺序、动手实践作业调参，这样有助于系统掌握机器学习/深度学习。
4、【Boss Baseline先修视频】：在本人的知乎主页还上传了另外7个先修视频，2个是李宏毅老师2020年课程网页的RNN讲解视频（实际录制时间是2017年，最后一次正式出现在课程网址是2020年了），另外5个是之前学习看到过的王树森老师的RNN相关讲解视频。如果想要本次作业达到Boss Baseline的话，建议按顺序过一下这些视频：【先修视频07】【先修视频08】【先修视频09】【先修视频10】【先修视频11】【先修视频12】【先修视频13】。
1、第1种模式的方法下：直接跑通助教的样例代码，这里concat_nframes在样例代码中为3，即可达到Simple Baseline，下图是我的提交记录截图
2、第2种模式的方法下：这里将concat_nframes设置为11了（模型输入需要在第1种的助教样例代码里加入Reshape函数进行处理，其它保持与样例代码一致），即可达到Simple Baseline，下图是我的提交记录截图
1、第1种模式的方法下：修正样例代码错误&concat_nframes设置为11&Epoch数为30&使用Report Question提示的Wider模型（设置hidden_layers = 2，hidden_dim = 1750）即可达到Medium Baseline，下图是我的提交记录截图
2、第2种模式的方法下：修正样例代码错误&concat_nframes设置为11&Epoch数为30&使用双向LSTM（模型输入需要在第1种的助教样例代码里加入Reshape函数进行处理，其它保持与样例代码一致），即可达到Medium Baseline，下图是我的提交记录截图
1、第1种模式的方法下：concat_nframes设置为43&Epoch数为3000&设置hidden_layers = 6，hidden_dim = 1750&学习率初始值为1e-3&添加BN和Dropout（设置drop_rate为0.5），即可达到Stong Baseline，下图是我的提交记录截图
2、第2种模式的方法下：concat_nframes设置为35&Epoch数为30&使用双向GRU&hidden_layers = 8，hidden_dim = 256&dropout_rate=0.5，（模型输入需要在第1种的助教样例代码里加入Reshape函数进行处理，其它保持与样例代码一致），即可达到Stong Baseline，下图是我的提交记录截图
第2种模式的方法对应的核心代码如下：Reshape函数位于Classifier定义中forward()函数的第二行，其它部分均与样例代码保持一致即可。
import torch.nn as nn
import torch
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(BasicBlock, self).__init__()
# TODO: apply batch normalization and dropout for strong baseline.
# Reference: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm1d.html (batch normalization)
# https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Dropout.html (dropout)
self.block = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, output_dim),
nn.ReLU(),
)
def forward(self, x):
x = self.block(x)
return x
class Classifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim=41, hidden_layers=1, hidden_dim=256, drop_rate=0):
super(Classifier, self).__init__()
self.lstm = nn.GRU(input_size=39, hidden_size=hidden_dim, num_layers=hidden_layers, bidirectional=True,
batch_first=True, dropout=drop_rate)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, output_dim)
# self.fc = nn.Sequential(
# BasicBlock(input_dim, hidden_dim),
# *[BasicBlock(hidden_dim, hidden_dim) for _ in range(hidden_layers)],
# nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
# )
def forward(self, x):
b = x.shape[0]
x = x.view(b, -1, 39) # b,l*hin ==>b,l,hin
x, h_n = self.lstm(x, None) # x:b,l,h h_n:d*num_layer,b,h
# x = x[:, -1, :] # final state of final layer ==> x:b,h
x_fd = h_n[-2, :, :] # forward final state of final layer ==> x:b,h
x_bd = h_n[-1, :, :] # backward final state of final layer ==> x:b,h
out = self.fc(torch.cat([x_fd, x_bd], dim=-1))
return out
1、根据验证集的指标看（这次的作业根据计算的验证集的Acc和测试集的Acc进行对比，发现两者基本是相等的，当我没有在验证集上获得大幅提升的更好的结果时，比如0.8，我就没有去进行提交），第1种模式的方法下，我这边预计能调到最佳的结果为0.773左右；第2种模式的方法下，我这边预计能调到最佳的结果为0.789左右。
2、第3种模式的方法下，模型输入需要自行整理代码实现数据预处理（即把每一段语音序列切割成等长的子序列用于训练）：切割子序列长度为100&切割步长为40&&Epoch数为300&使用双向GRU&hidden_layers = 10，hidden_dim = 115&dropout_rate=0.4&学习率初始值为1e-3&使用CosineAnnealingLR策略&train_ratio=0.85&使用标签平滑正则化，最终提交结果为0.83205，下图是我的提交记录截图使用3个模型Ensemble策略提交的记录如博客最上方的图所示，结果是0.85201（Public Test排名第6），如果切割子序列长度继续增加、顺着hidden_layers = 10，hidden_dim = 115继续微调模型、Ensemble模型个数再增加一两个，应该可以继续提升分数，当然，如果升级模型采用Transformer的结构，应该分数也会得到进一步提升。
【2023机器学习】的系列资料包括 视频、课件、代码 等资源已经系统顺序命名并整理到百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1-zfs0wn5rccTRVk34YZWaA，提取码：2023。
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【通过Strong Baseline和Boss Baseline的完整训练+测试的代码可私信获取】