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选择在正确的时间正确的二进制指标
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带宽、采样率、存储深度，示波器三大关键指标详解
我们知道，计算机只能处理离散的数字信号。在模拟电压信号进入示波器后面临的首要问题就是连续信号的数字化（模 / 数转化）问题。一般把从连续信号到离散信号的过程叫采样（sampling）。连续信号必须经过采样和量化才能被计算机处理，因此，采样是数字示波器作波形运算和分析的基础。通过测量等时间间隔波形的电压幅值，并把该电压转化为用八位二进制代码表示的数字信息，这就是数字存储示波器的采样。采样电压之间的时间间隔越小，那么重建出来的波形就越接近原始信号。采样率（sampling 选择在正确的时间正确的二进制指标 rate）就是采样时间间隔。比如，如果示波器的采样率是每秒 10G 次（10GSa/s），则意味着每 100ps 进行一次采样。
根据 Nyquist 采样定理，当对一个最高频率为 f 的带限信号进行采样时，采样频率 SF 必须大于 f 的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。这里，f 称为 Nyquist 频率，2 选择在正确的时间正确的二进制指标 f 为 Nyquist 采样率。对于正弦波，每个周期至少需要两次以上的采样才能保证数字化后的脉冲序列能较为准确的还原原始波形。如果采样率低于 Nyquist 采样率则会导致混叠（Aliasing）现象。
想入门设计卷积神经网络？这是一份综合设计指南
在网络类型和这 3 个指标上有着明确的权衡。首先，你肯定会希望使用 Inception 或者 ResNet 类型的设计。它们比 VGG Net 和 AlexNet 更新，而且在速度和 准确率 之间提供了更好选择的权衡（正如你在上图中看到的）。斯坦福大学的 Justin Johnson 对其中的一部分做了很棒的 基准 测试（https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks）。
Inception 和 ResNet 的选择确实是速度和 准确率 的权衡：要 准确率 ，用超深层的 ResNet；要速度，用 Inception。
使用巧妙的 卷积 设计来减少运行时间和内存消耗
对 CNN 一般设计的最新进展已经提出了一些非常棒的可选择方法，它们能够在没有太多的 准确率 选择在正确的时间正确的二进制指标 损失的情况下加速 CNN 的运行，并减少内存消耗。所有的这些方法都可以很容易地集成在上述的任何一类 卷积 神经网络中。
MobileNet s（https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf）使用深度分离的 卷积 来极大地减少运算和内存的消耗，同时仅牺牲 1% 到 5% 的 准确率 ， 准确率 的牺牲程度取决于你想要获得的计算节约。
XNOR-Net（https://arxiv.org/pdf/1603.05279.pdf）使用二进制 卷积 ，也就是说， 卷积 运算只涉及两个可能的数值：0 或者 1。通过这种设计，网络可以具有较高程度的稀疏性，易于被压缩而不消耗太多内存。
ShuffleNet（https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf）使用点组 卷积 和通道随机化来极大地减少计算代价，同时还能维持比 MobileNet s 高的 准确率 。事实上，它们可以在超过 10 倍的运算速度下达到早期最先进的分类 CNN 的 准确率 。
Network Pruning （https://arxiv.org/pdf/1605.06431.pdf）是为了减少运行时间和内存消耗而删除 CNN 的部分 权重 的技术，而且有希望不降低 准确率 。为了保持 准确率 ，被删除的部分应该对最终结果没有大的影响。链接中的论文展示了使用 ResNets 可以轻易地做到这一点。
网络深度
这个比较容易：通常增加更多地层会提升 准确率 ，同时会牺牲一些速度和内存。然而，我们已经意识到的是这种权衡受制于边际效应，也就是说，我们增加的层越多，通过增加每一层而带来的 准确率 提升将越少。
激活函数
关于 激活函数 ，最近有很多争议。然而，很好的一个经验法则就是从 ReLU 开始。使用 ReLU 通常会在开始的时立即得到一些好的结果。不像 ELU、PReLU 或者 LeakyReLU 一样还需要一些繁琐的调整。当你确定你的设计使用 ReLU 能够达到不错的效果，那你就可以调整其它的部分，并调整它们的 参数 ，以尝试对 准确率 做最后的提升。
卷积 核大小
你也许认为使用更大的 卷积 核总会导致最高的 准确率 ，同时还会损失速度和内存。然而，情况并不总是如此，因为研究中多次发现使用较大的 卷积 核会使得网络难以发散。使用更小的核（例如 3×3）会更好一些。ResNet 和 VGG Net 都相当全面的诠释了这一点。正如这两篇论文所展示的，你也可以使用 1×1 的核来减少特征的数目。
空洞 卷积
为了能够使用远离中心的像素，空洞 卷积 （Dilated Convolution ）在 卷积 核的 权重 之间使用空格。这使得网络不用增加 参数 数目就能够指数级地扩展感受野，也就是说根本没有增加内存消耗。已经证明，空洞 卷积 选择在正确的时间正确的二进制指标 可以在微小的速度权衡下就能增加网络 准确率 。
数据增强
训练 优化器
当你最终要训练网络的时候，有几种可以选择的优化算法。很多人说 SGD 在 准确率 方面会得到最好的结果，在我的经验看来，这是正确的。然而，调整 学习率 设置和 参数 是枯燥的，也是具有挑战性的。另一方面，虽然使用自适应的 学习率 （例如 Adam,、Adagrad 或者 Adadelta）比较容易，也比较快速，但是你可能得不到和 SGD 一样的最优 准确率 。
最好就是让 优化器 遵循和 激活函数 一样的「风格」：先使用最容易的，看看它是否奏效，然后使用更复杂的来调节和优化。我个人推荐以 Adam 作为开始，因为根据我的经验，它最容易使用：设置一个不太高的 学习率 ，一般默认 0.0001，然后你通常会得到一些非常好的结果。随后你可以从零开始使用 SGD，或者甚至以 Adam 作为开始，然后使用 SGD 精调。事实上，这篇文章发现使用 Adam，中间换到 SGD，能够以最容易的方式达到最好的 准确率 。看一下论文中的这张图：
类别均衡
很多情况下你会遇到不均衡数据，尤其是在现实应用中。举一个现实中的简单例子：由于安检原因，你在训练深度网络来预测输入视频中的某人是否持有杀伤性武器。但是在你的训练数据中，你只有 50 个视频中的人持有武器，而 1000 个视频中的人是没有持有武器的！如果你立即使用这些数据训练你的网络，你的模型一定会以很高的偏差偏向于预测某人未持有武器。
在 选择在正确的时间正确的二进制指标 损失函数 中使用类别 权重 。本质上，样本数量不足的类别在 损失函数 中接受较高的 权重 ，这样的话特定类别的误分类会在 损失函数 中导致较高的误差。
优化你的 迁移学习
对大多数应用而言，使用 迁移学习 要比从零开始训练网络更加合适。然而，需要选择的是：你要舍弃哪些层，保留哪些层。这非常依赖于你的数据。你的数据和预训练网络（通常是在 ImageNet 上训练）所用的数据越相似，你需要重新训练的层就越少，反之亦然。例如，假设你要训练网络来区分一张图片是否包含葡萄，所以你会有大量的包含葡萄和不包含葡萄的图像。这些图像和 ImageNet 中使用的图像相当相似，所以你仅仅需要重新训练最后几层，或许只需要重新训练全连接层。然而，倘若你要分类的是一幅外太空的图像是否包含一颗行星能够，这种数据和 ImageNet 中的数据大有不同，所以你还需要重新训练后边的 卷积 层。简而言之，应该遵循以下的原则：
总结
本文给出了用于图像分类应用而设计 CNN 的全面指南。希望你能够愉快地阅读本文，并学到一些新的、有用的东西。
有赞指标库实践
第一步：数仓先确定业务域并导入 DW 库统一中间层的表。要录入的维度指标属于哪个域先确定下来，例如店铺属于店铺域，订单支付金额属于交易域。只要数仓内部自己有统一的规划即可。然后就可以导入中间层的表到指标库。
第三步：生成派生指标。 有了维度，原子指标等元数据，就可以定义派生指标了。利用指标库的 SQL 生成功能可以快速生成技术口径。同时在指标库上可以快速创建单个派生指标的数据开发平台调度任务。
第四步：应用派生指标 选择需要的多个派生指标后可以通过指标库快速创建多个派生指标的数据开发平台调度任务和统一数据服务的在线 API。至此就可以在线上查询一批指标的数据了。当然指标库上也支持临时查询指标的数据。
二、主要功能
2.1 数据源同步
指标库中指标数据的来源一般都是从 DW 库，数仓统一中间层的表中通过计算得来。不是所有的库表都可以进入指标库。试想一下，如果任意业务方 DM 库下的库表都允许添加进指标库，如何保证指标的口径是正确的？甚至各业务方可能会在任意时间修改自己的库表结构。所以指标库最基础的元数据，比如维度信息，原子指标信息等都是使用数仓统一中间层。
数仓可以通过指标库快速添加某一张表，同时将表上的字段关联到指标库推荐的维度和原子指标，这也有助于数仓规范库表字段的命名。 （如下图，导入一张库表以后检测库表字段，推荐关联到已经定义过的原子指标和维度上，当然也可以在维度和原子指标界面上去关联表的字段）
2.2 选择在正确的时间正确的二进制指标 维度管理
维度是观察事物的角度，比如店铺维度下近90天支付金额中，店铺是一个维度。在 SQL 中一般是 group by 选择在正确的时间正确的二进制指标 的部分。数仓定义好维度以后需要设置维度的维度主表和关联的事实表。
2.2.1 维度主表
- 维度主表主键：一般都是 ID 这种，比如店铺的 ID 。有些情况下会有多个字段做联合主键。在维度主表上有1-N个。
- 维度主表值键：一般都是名称，比如店铺名称。在维度主表上有1个。
- 维度主表属性：一些其他的辅助信息。查询的时候也可以查询出来，用于提示。比如店铺的负责人是谁，店铺 URL 是什么，类似这些信息。在维度主表上有0-N个。
2.2.2 关联的事实表
- 外键：一般字段名字和维度主表的主键一致，是事实表的外键。用于事实表和维度表做 join 操作。在事实表上有1-N个，数量和维度主表主键一致。
- 值键：有些情况维度表在事实表上会有值键的冗余，这种情况下事实表可以不需要和维度表做 join 就能取出维度信息。在事实表上有0-1个。
2.3 原子指标管理
原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，具有明确业务含义的名词 ，如支付金额。原子指标描述的其实是一种指标的类型，比如订单支付金额，支付订单数，下单订单数，PV，UV 等等。但是仅仅一个原子指标是不能直接取数的。
比如访客数是多少？ 这个问题就回答不了。因为这个问题没有指定具体的维度（是店铺维度下的访客数，还是商品维度下的访客数）和修饰词（ 是最近1天的访客数还是最近90天）等信息。
2.3.1 关联表
原子指标需要关联到具体的事实表和字段。 如上图配置了数仓统一中间层 DW 层的4张表。这意味着当前这个指标的数据可以从这4张表里取。 选择在正确的时间正确的二进制指标 为什么会有4张表而不是1张表？ 因为这4张表可能是不同维度的，适用于不同维度情况下的当前指标的取数。 原子指标关联事实表只需要指定事实表上的指标字段即可。每张事实表都是等价的，不需要设置主表。
2.3.2 聚合方式
聚合方式描述的是当前事实表上的指标如果需要做聚合运算，可以使用的聚合方式。 默认聚合方式就是按维度做聚合的时候如果没有指定聚合方式时采用的聚合函数。 比如数仓中间层表提供的表里有店铺，用户，支付金额3个字段。 如果业务需要看店铺维度下的支付金额。那就需要对店铺做 group by ，对支付金额做 sum。 这里的 sum 就是配置的默认聚合方式。
2.4 修饰词管理
修饰词是维度的某一些特殊的值。对应 SQL 中的 where 过滤条件。 比如业务方想看店铺维度下的 weapp 的支付金额。制作出来的表结构可能是如下图这样的结构。
weapp 可能只是渠道下某一个值。因为业务方的需求仅仅只是查看 weapp 渠道，不需要查看其他比如 H5， web 等渠道，所以表结构可以没有渠道这个维度，而把 weapp 修饰词直接做在事实字段上。
SQL 大致是这样的形式：
select sum(支付金额) from table group by 店铺 where 渠道 = 'weapp'
从中我们可以看出，维度和修饰词有一定的相互替代的作用。什么时候用维度什么时候用修饰词目前并没有严格的定论。只是能用维度来解决的问题尽量用维度，而不是修饰词，因为维度是一种更加通用的形式。业务方可以在自己的 mysql 库再根据自己的需要对维度做过滤。
2.5 派生指标
维度和原子指标更多的是站在数仓和 BI 的角角度设计的，符合数仓的星型模型。每张事实表上存在多个指标，每张事实表含有多张维度表的外键。但是业务方更关心的指标，是有实际业务含义，可以直接取数据的指标。比如店铺近1天订单支付金额就是一个派生指标，会被直接在产品上展示给商家看。
从上述的例子中可以看出派生指标=维度+原子指标+修饰词。当维度，原子指标，修饰词都确定的时候就可以唯一确定一个派生指标，同时给出具体数值。 店铺近1天订单支付金额中店铺是维度，近1天是一个时间类型的修饰词，支付金额是一个原子指标。业务方制作每一个派生指标都是通过选择维度，原子指标，修饰词三种元数据来定义的，相对于使用名称来区别不同指标，更可以保证指标的唯一性。 如果2个派生指标是不同的，那他们的组成部分一定会有区别，或是不同维度，或是不同原子指标，修饰词。
通过这种方式创建派生指标。因为维度和原子指标的在信息指标库里已经被标记，指标库可以生成取数的 SQL（通过数仓 DW 中间层聚合而来）。简化指标的开发。免除数据开发同学因为缺乏经验或者不了解数仓中间层带来的困扰。生成的 SQL（数据同学可以基于这个 SQL 做修改，有些时候需要 SQL 优化）也做为派生指标的技术口径。
2.6 指标购物车与我的 API
- 需要对单个派生指标进行调度定时产生数据。
- 因为业务方一般一个 SQL 会查询出多个相同维度下的指标，所以需要对多个派生指标进行合并，放到一张表上。
- 业务方一般使用 mysql 等其他组件，需要把数据从 hive 写入 mysql。
- 取数的时候通过统一的 API 操作，而不是为每个指标都写一个 dubbo 接口。因为这样会有很多重复开发接口的工作量。
指标库通过集成有赞数据开发平台解决1，2，3问题，通过集成统一数据服务平台解决问题4。
无论是单个派生指标还是多个派生指标，添加到指标购物车内以后可以创建在线服务的 API，指标库会自动在数据开发平台上新建对应选择的工作流下的任务节点，在统一数据服务平台上新建 API。开发者只要稍加完善便可以快速将指标应用到在线服务。 通过这种方式也可以将指标，数据开发平台的调度任务，导出任务，在线服务 API 关联在一起。指标库打通各内部平台，提供指标从定义到调度生产，到在线查询的一条龙服务来简化开发流程。