深度學習也需要寫測試嗎？ - Freddy

測試是軟體工程很重要的一環，其中單元測試尤其重要，甚至有許多因為測試而衍伸的開發模式，例如：TDD 等。然而，我們鮮少聽到有人提到深度學習模型也需要單元測試。大部分的人仰賴於 post-train 的 evaluation 去評斷模型性能的好壞，但卻忽略的模型的正確性。講者將分享，資料前處理，訓練，以及推理階段的測試。

目標聽眾

至少有跑過一次完整深度學習開發專案的開發者

先備知識

Python，以及基本的機器學習知識

歡迎大家來到SITCON 2021 ヽ(✿ﾟ▽ﾟ)ノ
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深度學習的開發流程

  • 資料前處理
  • 模型訓練
  • 測試效能
  • 佈署

資料前處理

  • 確保資料完整性
    • 分辨寶可夢/數碼寶貝的模型
      • 寶可夢的圖檔幾乎是 PNG
      • 數碼寶貝的幾乎是 JPEG
      • 看似模型的準確度很高，事實上受到這個變因影響
    • 資料不平均
      • under sampling
      • over sampling
      • imbalanced dataset sampler
    • 資料增強
      • 只能在 train data 使用
  • NaN/Inf 的檢查
  • 資料的分佈

有測試的深度學習開發流程

圖片來源：講者投影片

圖片來源：講者投影片

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