以知识补足缺口：赋能机器学习泛化能力的新途径

2024-01-08 10:34:15

机器学习泛化能力的困境

机器学习算法从训练数据中学习，然后对新数据进行预测或决策。泛化能力是指机器学习算法在训练数据之外的情景下表现良好的能力。泛化能力对于机器学习算法的实际应用至关重要。例如，如果一个机器学习算法在训练数据上表现良好，但在新的、看不见的数据上表现不佳，那么它在实践中就不可用。

机器学习算法泛化能力弱的原因有很多。其中一个原因是训练数据可能存在偏差。这可能导致算法学会对训练数据中的特定模式进行预测，而不是学习更一般的模式。另一个原因是算法可能过于复杂。这可能导致算法对训练数据进行过度拟合，并在新的、看不见的数据上表现不佳。

知识注入：增强泛化能力的新策略

为了提高机器学习算法的泛化能力，研究人员提出了多种方法来将知识引入模型。这些方法可以分为两大类：显式知识注入和隐式知识注入。

显式知识注入

显式知识注入是指直接将知识注入到机器学习模型中。这可以通过多种方式来实现，例如：

知识图谱： 知识图谱是一种结构化的知识库，它以三元组的形式表示知识，其中主体、谓词和宾语分别表示实体、关系和实体。知识图谱可以为机器学习算法提供背景知识，帮助算法学习更一般的模式。
迁移学习： 迁移学习是指将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务中。这可以通过使用预训练模型或通过设计能够在多个任务上进行学习的算法来实现。
零样本学习： 零样本学习是指在没有训练数据的情况下，对新类别的数据进行分类或预测。这可以通过利用知识图谱或其他来源的知识来实现。
小样本学习： 小样本学习是指在只有少量训练数据的情况下，对新类别的数据进行分类或预测。这可以通过利用知识图谱或其他来源的知识来实现。

隐式知识注入

隐式知识注入是指通过修改机器学习算法的结构或学习过程来间接地将知识注入到模型中。这可以通过多种方式来实现，例如：

归纳偏置： 归纳偏置是机器学习算法对学习结果的先验假设。例如，一些算法可能对学习线性模型具有归纳偏置，而另一些算法可能对学习非线性模型具有归纳偏置。
正则化： 正则化是一种技术，它可以防止机器学习算法过度拟合训练数据。这可以通过向损失函数添加一个惩罚项来实现，该惩罚项会随着模型的复杂性而增加。
Dropout： Dropout是一种技术，它可以防止机器学习算法学习到对训练数据中特定模式的过度依赖。这可以通过在训练过程中随机丢弃一些神经元来实现。

知识注入在机器学习中的应用

知识注入已在许多机器学习任务中取得了成功。例如，知识图谱已被用于提高图像分类、自然语言处理和推荐系统等任务的泛化能力。迁移学习已被用于提高医疗诊断、金融欺诈检测和语音识别等任务的泛化能力。零样本学习已被用于提高动物分类、植物识别和疾病诊断等任务的泛化能力。小样本学习已被用于提高医疗诊断、金融欺诈检测和语音识别等任务的泛化能力。