在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練算法期間面臨的許多問題中，以下三個是最常見：類別不均衡多任務(wù)數(shù)據(jù)集大小對于這些問題，本文將分享一些解決的方法。類別不均衡挑戰(zhàn)在現(xiàn)實世界中，我們看到的健康人遠(yuǎn)遠(yuǎn)比患病的人要多得多，這也反映了在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集中，健康和患病類別的樣本數(shù)量是不平均。在醫(yī)療數(shù)據(jù)集和信用卡欺詐數(shù)據(jù)集中，你可能會看到正樣本的數(shù)量是負(fù)樣本的一百倍。所以模型訓(xùn)練的結(jié)果往往被誤認(rèn)為是表現(xiàn)出色的，然而實際上卻并非如此。如果使用accuracy＿score準(zhǔn)確度這樣的簡單度量，就會發(fā)生這種情況。準(zhǔn)確度對于這類數(shù)據(jù)集來說不是一個很好的度量標(biāo)準(zhǔn)，因為標(biāo)簽嚴(yán)重傾斜，所以一個只輸出正常標(biāo)簽的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率甚至還能略高于90％。
解決方案：終上所述，我們可以定義更有用的指標(biāo)，例如F1度量或＂精確度／召回率＂。精確度定義為＂真正例個數(shù)／（真正例個數(shù)＋假正例個數(shù)）＂，在假正例很多的情況下，這是一個很好的度量；另一方面，召回率定義為＂真正例個數(shù)／（真正例個數(shù)＋假反例個數(shù)）＂，在假反例本很多的情況下，這是一個很好的度量。醫(yī)療領(lǐng)域的大多數(shù)模型是這種情況，但是我們也經(jīng)常需要同時考慮假正例個數(shù)和假反例個數(shù)，這就是F1度量的功能，它在精確度（Precision）和召回率（Recall）之間取得均衡，由公式2 ＊ （（Precision＊Recall） ／ （Precision＋Recall））給出。處理類不均衡的另一種流行技術(shù)是＂重采樣＂，這是從多數(shù)類（樣本過多的那一類）中刪除樣本（稱為欠采樣）或在少數(shù)類中添加樣本（稱為過采樣）來在這兩個類之間取得均衡的行為。盡管它們可以通過使用復(fù)雜的重采樣技術(shù)來解決，但它們具有自己的缺點，如信息丟失和過擬合。多任務(wù)挑戰(zhàn)在現(xiàn)實世界中，通常僅預(yù)測健康或患病是不夠的，我們經(jīng)常需要將醫(yī)療數(shù)據(jù)分為多個類別或標(biāo)簽，例如，僅從心律中檢測出心律失常并沒有什么市場，對患者進(jìn)行分析判斷得到哪種心律失常更有價值，例如病狀可能是房顫，室上性心動過速或任何其他類型。從理論上講，可以為需要分類的每個標(biāo)簽訓(xùn)練單獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但是這對于寫代碼來說是非常不切實際的，如果我們可以將所有這些分類模型組合到一個返回多個預(yù)測的單個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，就比較有價值。
解決方案：我們可以使用一種稱為＂多類別分類＂或＂多標(biāo)簽分類＂的方法來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。這兩種方法略有不同，在多類別中，數(shù)據(jù)樣本的類別是互斥的，而在多標(biāo)簽中，數(shù)據(jù)樣本可以屬于多個類別。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，我們通常使用多標(biāo)簽分類，因為如果患者被診斷為肺不張（肺的膨脹不全），則并不意味著他／她就不會有心臟肥大。我們將模型最后一層的分?jǐn)?shù)再傳遞給Sigmoid激活函數(shù)，這會把最后一層的每個分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換為0到1之間的值，而與其他分?jǐn)?shù)無關(guān)。對于多標(biāo)簽分類，我們選擇的損失函數(shù)變?yōu)閎inary＿crossentropy，其中由于我們使用了Sigmoid激活函數(shù)，因此每個標(biāo)簽都被視為獨立的伯努利分布。在需要多類的情況下，可以用損失函數(shù)設(shè)置為categorical＿crossentropy的softmax激活函數(shù)來替換Sigmoid激活函數(shù)。數(shù)據(jù)集大小挑戰(zhàn)另外一個處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)為數(shù)據(jù)集的大小。大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集除了具有良好的體系結(jié)構(gòu)外，還對模型的性能起著重要的作用，但可用于疾病的患者數(shù)據(jù)數(shù)量往往不夠。低數(shù)據(jù)集大小會導(dǎo)致高偏差和高方差，這些原因?qū)е履Ｐ偷耐茝V和優(yōu)化困難。
解決方案：為了解決模型優(yōu)化的困難，我們可以使用一種稱為＂遷移學(xué)習(xí)＂的方法，其中我們使用從相關(guān)網(wǎng)絡(luò)較低層中學(xué)習(xí)來訓(xùn)練較高層，而無需它們從頭開始學(xué)習(xí)。由于先前的訓(xùn)練，較低的圖層可以用作良好的特征提取器，因此我們可以根據(jù)數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行微調(diào)，該技術(shù)優(yōu)化速度更快，并減少了訓(xùn)練新模型所需的數(shù)據(jù)量。為了解決模型泛化的困難，我們可以使用一種稱為＂數(shù)據(jù)增強＂的技術(shù)，將數(shù)據(jù)提供給模型之前，可以對樣本進(jìn)行一些隨機轉(zhuǎn)換，這樣我們可以使模型對于大小或亮度等微小變化保持不變。諸如水平或垂直翻轉(zhuǎn)圖像，更改圖像的亮度或?qū)Ρ榷?，將圖像旋轉(zhuǎn)或縮放到一定程度之類的做法都有助于數(shù)據(jù)擴充。此技術(shù)在小型數(shù)據(jù)集中避免過度擬合非常有用。
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