特征工程——Tabular Data Features multimodal features
一、前言
机器学习时期,要花费大量的时间在特征设计上,好的输入数据可以让训练事半功倍。而有了深度学习后,神经网络可以自动实现特征提取,解放了手工(理论上是这样,实际也是要进行特征筛选的,因为在应用中特征一般都很大,几千万或上亿,如果输入网络的特征过多,则模型参数量就会十分巨大,模型训练起来就会十分困难)。
二、Tabular Data Features(表格数据特征)
- 数值型数据(例如用户ID,年龄)等,直接使用或划分为n个bin区间(连续形式数据离散化)
- 类别型数据,one-hot编码/multi-hot编码
- 时间类型数据
- 特征交叉
注:此类特征使用时一般要先输入embedding层获得潜入向量,再输入神经网络
三、multimodal features
多模态特征被馈送到不同的模态编码器中,用来提取表征。多模态编码器是其他领域中使用的通用架构,例如图像中的ViT,文本中的Bert……。
Image/Video Features
对于图片、视频类型数据,基本都是通过预训练出一个神经网络的模型,获取相应的向量表达。比如可以通过Image Net里面获取一个预训练好的模型,将我们的图片样本输入到模型进行训练,然后拿到hidden_layer里面的最后一层作为当前图片样本的特征数据。
四、总结
- 对于文本,图片,视频类型数据,可以通过预训练好的模型获取我们所需要的数据信息。
- 而对于Tabular类型的数据,就需要手动进行构造特征工程,使得模型训练学习到更多维度的信息
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