理论上讲,如果能完全避免数据集分布发生偏移,那么模型就不需要考虑分布偏移下的鲁棒性问题了。
但是在实际情况中,很难完全避免分布偏移的发生。主要原因有:
- 训练数据和测试数据采集过程中的偏差。训练数据和测试数据往往来自不同的环境、不同的时间,很难保证它们遵循完全一致的分布。
- 测试环境的变化。即使训练测试数据来自同一分布,当模型部署后,真实环境也与测试环境可能存在偏差。
- 对抗攻击。对手可以故意让输入分布偏离模型的训练分布,来误导模型。
- 样本不平衡。由于各类样本的数量不同,导致训练和测试分布不匹配。
- 数据集本身局限。任何数据集都无法完美反映真实世界的全貌。
解决有以下几种常见的方法：
- 使用数据增强（Data Augmentation）1，也就是通过对原始数据进行一些变换，例如旋转、裁剪、缩放、噪声等，来增加数据的多样性和鲁棒性，从而提高模型对不同数据分布的适应能力。
- 使用领域自适应（Domain Adaptation）2，也就是通过对源域（原始数据分布）和目标域（新的数据分布）进行一些对齐或转换，来减少它们之间的差异，从而提高模型在目标域上的泛化能力。
- 使用重要性加权（Importance Weighting）3，也就是通过给源域和目标域的数据分配不同的权重，来反映它们对模型训练或测试的重要性，从而提高模型在目标域上的精度和稳定性。
- 使用异常检测（Outlier Detection）4，也就是通过识别和剔除那些与正常数据分布不一致的异常数据，来防止它们对模型造成负面影响，从而提高模型的可靠性和安全性。
对输入数据做归一化（normalize）是一种常用的方法，可以解决“distribution shift”的问题，归一化的目的是将数据转换为一个统一的标准，例如均值为0，方差为1，或者最大值为1，最小值为0，等等。这样可以减少数据之间的差异，提高模型的稳定性和泛化能力。
有不同的归一化方法，可以应用于不同的场景和任务。例如，对于时间序列预测任务，一种简单而有效的归一化方法是可逆实例归一化（RevIN），它由两个步骤组成：归一化和非归一化。归一化步骤是对输入数据进行均值和方差的调整，使其分布固定；非归一化步骤是将输出数据恢复到原始分布。这样可以在保持高精度的同时，提高对数据分布变化的适应性1。