AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
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010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?

洪亮劼 2018-01-29
机器学习与人工智能领域的顶级会议 NIPS(Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)从 1987 年开始举办,已经有 30 多年的历史。NIPS 2017 大会于 2017 年 12 月 4 日到 9 日在美国加利福尼亚州的长滩(Long Beach)举行。
每年大会都会在众多的学术论文中挑选出几篇最有新意和价值的论文作为最佳研究论文。在 NIPS 2017 上,一共有三篇论文获得了最佳论文的称号。今天,我就来带你认真剖析一下其中的一篇《具有凸目标的基于方差的正则化》(Variance-based Regularization with Convex Objectives)。这篇论文的两位作者都是来自斯坦福大学的学者。
这篇文章理论性很强,主要研究的是一种“健壮的优化问题”(Robust Optimization),也就是说我们在优化一个“损失函数”(Loss Function)的时候,不仅要考虑损失函数的“均值”(Mean),还要考虑损失函数的“方差”(Variance)。然而,一个既要考虑均值又要考虑方差的综合的损失函数,往往是一个“非凸”(Non Convex)的问题。对于一般的非凸优化问题来说,我们往往不能找到一个全局的最优解,甚至是找到局部最优解也很困难。这篇文章就是要来解决这么一个问题。

作者群信息介绍

第一作者洪升⋅南空(Hongseok Namkoong)是斯坦福大学“运筹学”(Operations Research)的一名在读博士研究生。他的导师分别是约翰⋅达齐(John C. Duchi)和彼得⋅格林(Peter W. Glynn)。2013 年到斯坦福之前,南空在韩国的韩国科学与技术高级研究所(Korea Advanced Institute of Science and Technology),有时候又称为 KAIST,获得工业工程和数学学士学位。最近两三年,南空已经在发表了两篇 NIPS 的文章(包括这篇最佳论文),以及一篇 ICML 的论文。
第二作者约翰⋅达齐(John C. Duchi)是南空的导师之一。达奇可以说是师出名门,他于 2007 年从斯坦福本科毕业,接着在斯坦福跟随机器学习权威达菲⋅科勒(Daphne Koller),拿到了计算机科学的硕士学位;然后又到加州大学伯克利分校跟随统计学习权威迈克尔⋅乔丹(Michael Jordan)拿到了计算机科学的博士学位。在博士阶段的暑假里,达奇还到 Google 研究院中追随约然⋅辛格(Yoram Singer)积累了非常有价值的实习经验。之后,他来到了斯坦福大学担任统计和电气电子工程系的助理教授。
有了这些良好的基础,达奇的学术成绩也是非常扎实。他于 2010 年获得了 ICML 最佳论文奖。紧接着,2011 年在 Google 实习期间的工作 AdaGrad,成为了现在机器学习优化领域的经典算法,这个工作的论文有超过 2500 次的引用,而且也是深度学习优化算法的一个重要基础。目前,达奇所有论文的引用数超过 6 千次。

论文的主要贡献

我们首先来看一下这篇文章的主要贡献,理解文章主要解决了一个什么场景下的问题。
很多机器学习问题其实都可以最终归结于优化一个目标函数(Objective Function)或者有时候叫做损失函数(Loss Function)的问题。针对训练数据集上损失函数的优化(即最大化或最小化)并且在测试集上表现优异,是可以被证明为最终能够较好“泛化”(Generalization)的一种体现。
那么,通常情况下,这个损失函数都是针对均值的一个描述,比如在整个训练数据集上的平均误差,或者说在整个训练数据集上的平均准确度。然而,我们都知道,在一些很“偏斜”(Skewed)的数据分布上,均值并不是很好的一个数据描述。即便我们的函数能够在“平均”的情况下优化一个损失函数,这个函数也有可能在一些,甚至大部分数据点上表现得不尽如人意。
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精选留言(2)

  • 林彦
    常规的降低方差,也就是减少过拟合的方法有
    1) 找到一个合适的复杂度,比如目标函数多项式的次数,降低次数可以降低方差;
    2)引入合适的正则化参数lambda,lambda越大过拟合程度越低;
    3)集成学习中的bagging(传统视角);
    4)减少特征数量;
    5)获取更多数据。

    直接在目标函数里评估误差的方差对我来说是一种新的思路。

    P.S. 极客时间能提供桌面版写留言吗?没有平板,4英寸的手机屏幕上输入大段中文对我来说有点费时。
    2018-01-29
    4
  • yy
    非常感谢!分享的真好!
    2018-06-29
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