深度学习 五折交叉验证 五折交叉验证的目的

一、什么是k折交叉验证？

在训练阶段，我们一般不会使用全部的数据进行训练，而是采用交叉验证的方式来训练。交叉验证（Cross Validation，CV）是机器学习模型的重要环节之一。它可以增强随机性，从有限的数据中获得更全面的信息，减少噪声干扰，从而缓解过拟合，增强模型的泛化能力。

比赛一般会只给我们训练集，但是测试集我们是看不到的，所以我们一般会将训练集按照一定的方式划分为训练集和验证集。训练集用于模型的训练，验证集用于本地验证，选取最好的pt权重文件，再提交到比赛官网进行测试集的验证。所以如何划分训练集和验证集，让我们最大限度的利用训练集，学习有效的特征，是至关重要的。交叉验证就是做这个事的。

交叉验证步骤：

1. 将整个数据集划分为大小相等的K个部分；
2. 每次选取其中一份作为验证集，其余K-1份作为训练集进行训练；
3. 重复K次，直至每一份数据都被当作验证集验证了一遍；
4. 模型的最终精度是通过K个子模型的平均精度来计算的；

下面这个图可以比较好的诠释上面这个过程：

我们一般不会自己实现这个功能，一般都是调用SKLearn包直接使用，SKlearn帮我们实现了KFold、Stratified KFold、Group KFold和Stratified Group KFold四种方式，下面我一一介绍它们的区别和用法。

二、常见的几种交叉验证方式

2.1、KFold

KFold是最简单的一种K折交叉验证，它的具体步骤如下图所示是一个4折交叉验证，橘色代表验证集（1份），蓝色代表训练集（3份），整个数据集有三个类别（对应图中三种颜色的分布情况）；这些数据属于很多个不同的组；

可以看的很清楚，这种K折交叉验证，有两个缺点：

1. 不适应于数据集样本不均衡的情况，因为很可能会把整个少数的类别划分为验证集或训练集；
2. 不适应于时间序列问题；

2.2、Stratified（分层） KFold

上面讲到，KFold不适应于数据不平衡的问题，所以Stratified KFold（分层）交叉验证就是专门来解决这个问题的。如下图，在分层交叉验证中，数据集依然被划分为K组，但是验证组的目标类别是从各个类中分层抽取出来的，是均匀的，所以就不会存在少数类别被全部划分为验证集或训练集。

特点：可以解决数据不平衡问题，但是不适应于时间序列问题。

2.3、Group （分组）KFold

GroupKFold是KFold一个变体，目的在于将group严格分开，就是说同一个group的数据只能出现在训练集或者验证集，不能同时出现在训练集和验证集，如下图：

特点：可以将数据的group完全分开，避免高度相似的样本既出现在训练集又测试在验证集。

2.4、Stratified Group KFold

Group KFold和Stratified KFold的合体，如下图：

特点：可以将数据的group和标签的class完全分层划开，避免出现样本高度相似和标签分布不均的问题。

2.5、Time Series Split

可以解决时间序列相关的问题。对于时间序列数据集，根据时间将数据分为训练和验证，也称为前向链接方法或滚动交叉验证。

使用方式举例：

skf = StratifiedGroupKFold(n_splits=CFG.n_fold, shuffle=True, random_state=CFG.seed)
for fold, (train_idx, val_idx) in enumerate(skf.split(df, df['empty'], groups = df["case"])):

三、什么是TTA？

TTA，即Test time augmention，测试时增强。数据增强一般是出现在训练阶段，使用数据增强一般都能提升性能。而测试时数据增强是指在测试的时候，将原图进行数据增强（比如水平翻转、垂直翻转、对角线翻转、旋转等，这里假设使用了3种数据增强），可以得到4张测试图片，对这四张测试图片分布进行推理，得到推理结果。再对三张增强后的推理结果再变换回来（比如我对原图进行水平翻转，得到的mask，再对mask进行水平翻转）。最后就得到了4张预测结果，对这四张预测结果mask对应位置相加取平均，就得到了最终的mask预测果。

使用方式举例：

model = build_model(CFG, test_flag=True)
        model.load_state_dict(torch.load(sub_ckpt_path))
           model.eval（)
           y_preds = model(images) # [b, c, w, h]
           y_preds   = torch.nn.Sigmoid()(y_preds)
           masks += y_preds

           #x,y,xy flips as TTA
           if CFG.tta:
               flips = [[-1]]  # 水平翻转
               for f in flips:
                   images_f = torch.flip(images, f)
                   y_preds = model(images_f) # [b, c, w, h]
                   y_preds = torch.flip(y_preds, f)
                   y_preds   = torch.nn.Sigmoid()(y_preds)
                   masks += y_preds

        if CFG.tta:
            total_ckpt_paths = len(ckpt_paths_dict) * CFG.n_fold * 2
        else:
            total_ckpt_paths = len(ckpt_paths_dict) * CFG.n_fold