特征提取算法的鲁棒性研究
在大模型训练中，特征提取算法的鲁棒性直接影响模型性能。本文对比分析了多种主流特征提取方法在不同数据噪声环境下的表现。
实验设计
使用MNIST数据集进行测试，通过添加高斯噪声（0.1, 0.3, 0.5）模拟真实场景中的数据质量问题。
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 数据准备
X_train, X_test = load_mnist()
X_train_noisy = X_train + np.random.normal(0, 0.1, X_train.shape)
# 方法对比
pca_features = PCA(n_components=50).fit_transform(X_train_noisy)
scaler = StandardScaler().fit(pca_features)
# 鲁棒性测试：不同噪声水平下的表现
noise_levels = [0.1, 0.3, 0.5]
for noise in noise_levels:
X_noisy = X_train + np.random.normal(0, noise, X_train.shape)
# 训练模型并评估
结果分析
PCA在中低噪声环境下表现稳定，但在高噪声时性能下降明显。TfidfVectorizer对文本数据具有更强的鲁棒性。建议根据具体应用场景选择合适的特征提取方法，并在训练前进行充分的数据清洗和预处理。
可复现步骤
- 准备测试数据集
- 添加不同强度的噪声
- 应用特征提取算法
- 评估性能指标
讨论