效果調(diào)優(yōu)應(yīng)該是算法工程師最基礎(chǔ)的工作了我們需要對當(dāng)前的現(xiàn)狀有一定了解后，提出有效的效果優(yōu)化方案，為指標(biāo)服務(wù)，最終達(dá)到指標(biāo)提升的目標(biāo)。但是，效果調(diào)優(yōu)并不是一個(gè)容易的事，為了讓大家能更快找到有效的解決方案，完成優(yōu)化任務(wù)，這里給大家介紹一下我的流程和思路。

算法效果調(diào)優(yōu)的流程

在開始之前，先和大家說清為什么要有這個(gè)流程。所謂流程，在明確的情況下，能讓大家更簡單直接地執(zhí)行，執(zhí)行過程中，更不容易遺漏關(guān)鍵點(diǎn)，流暢地流程能讓我們更快更有目的性地做事，所以有這個(gè)流程還是很重要的。效果調(diào)優(yōu)主要是下面幾個(gè)流程，我詳細(xì)介紹下。

明確目標(biāo)和現(xiàn)狀

一個(gè)模型也好，一個(gè)算法模塊也好，他都有自己的功能，他執(zhí)行的怎么樣，有哪些問題，距離預(yù)期差多遠(yuǎn)，這都是我們要在最開始明確的，一般情況很簡單，就是看指標(biāo)，例如準(zhǔn)確率和召回率，復(fù)雜的，還有一些業(yè)務(wù)角度的指標(biāo)，我們必須明確，在開始執(zhí)行，為了方便大家觀測，這里列舉出需要在這步里回答的問題，供大家參考，能回答這些問題，那可以開始進(jìn)行下一步。

這個(gè)模塊的主要功能是什么，預(yù)期的指標(biāo)是多少，計(jì)算和抽樣邏輯是否具有合理性（一定要注意，有些時(shí)候出現(xiàn)的問題就在抽樣和指標(biāo)上，這個(gè)錯(cuò)了，后面的優(yōu)化無從談起）。

當(dāng)前模塊的指標(biāo)是多少，距離目標(biāo)還差多少。

具體使用的技術(shù)方案是什么，這里有沒有做什么權(quán)衡和妥協(xié)，這些妥協(xié)有沒有解開的可能。

上面的問題，如果能夠很清楚地回答，說明你對這個(gè)問題、模塊等都非常明確，在這個(gè)前提下去做效果調(diào)優(yōu)，才是有效的。

分析和定位問題

很多新人很容易跳過這個(gè)步驟，但這往往是最重要，而且是最考驗(yàn)算法工程師功力的部分。

分析和定位的過程，核心目標(biāo)是關(guān)注這幾個(gè)問題：

確定當(dāng)前方案的問題點(diǎn)在哪里，哪些位置或者哪些case沒有解決好。

看集中性和case分布，哪些是重點(diǎn)問題，需要優(yōu)先考慮哪些問題。

評(píng)估問題的難度和解決率，從而了解預(yù)期的收益。

這里的分析，我喜歡把它分為兩個(gè)視角，一個(gè)是宏觀，另一個(gè)是微觀。前者更關(guān)注整體數(shù)據(jù)上的問題，通過多個(gè)角度的統(tǒng)計(jì)，來發(fā)現(xiàn)目前數(shù)據(jù)和模型的問題，例如在多分類場景，統(tǒng)計(jì)各個(gè)類目的準(zhǔn)確率、召回率甚至各個(gè)類目的數(shù)據(jù)占比，找出類目短板，對類目短板進(jìn)行針對性提升是可以很大程度上提升總體指標(biāo)的；后者，則是進(jìn)行case分析，找出bad case的一些共性，并對共性問題進(jìn)行針對性解決，當(dāng)然這里也會(huì)考驗(yàn)到不同角度的bad case抽取，這個(gè)可以結(jié)合前面宏觀的分析結(jié)論來抽樣處理。

解決方案的制定

有了前面信息的支撐，我們是可以開始進(jìn)行效果調(diào)優(yōu)了，然而，用什么方法來解決，也是一個(gè)問題，如何去找最合適的方法來解決我們上面分析出的問題。

首先，我們要知道，有哪些可行的解決方案。如果是只會(huì)換模型，調(diào)參數(shù)，那招數(shù)屬實(shí)有點(diǎn)少，如果是這種情況，我們就應(yīng)該去調(diào)研，多去看看業(yè)界和科研界的主要方案（平時(shí)，也需要），另一方面，我們也看看簡單地，從樣本、模型、規(guī)則上是否有快速的解決方案，增加手里能打的牌，才有可能有好牌，只有儲(chǔ)備的夠多，才更容易從中找出好東西來解決問題。

第二步，就是方案的選擇，要從眾多方案中，找出最優(yōu)的方案，這里大家需要考慮這幾個(gè)問題：

方案對問題的解決程度是否可以明確，看能解決當(dāng)前多少的問題。

方案的上下限在哪，除了解決問題本身外，還有沒有別的問題可以解決，或者帶來哪些傷害，換言之，方案的優(yōu)缺點(diǎn)是什么，這點(diǎn)要明確。

方案需要投入多少的時(shí)間、人力、機(jī)器、數(shù)據(jù)等資源。

這些問題大家平時(shí)多少都會(huì)考慮到，但是并不一定全，尤其是后者，玩NLP的多少都會(huì)手癢試試BERT，包括我在內(nèi)，但是理性思考后其實(shí)很可能不會(huì)當(dāng)做一個(gè)優(yōu)先級(jí)較高的方案了，尤其是問題都很明確的情況下。

調(diào)優(yōu)的難點(diǎn)問題

說到調(diào)優(yōu)，其實(shí)難度比較大的，是這么幾個(gè)位置。

首先，是問題的定位難，我們往往很容易通過直觀的指標(biāo)知道我們的方案是有問題，有一定空間的，但是，具體突破口在哪里，這個(gè)會(huì)很困難。這里給大家?guī)讉€(gè)建議吧：

多看case，好的壞的，都多看看，理解業(yè)務(wù)里面常見的用例，只有理解，才能更多地發(fā)現(xiàn)問題。

當(dāng)然，我們也可以多看看很多文章，論文的、技術(shù)分享的等等，很多文章都會(huì)去聊他們面臨的問題以解決方案，這些問題其實(shí)給我們提供思路，例如“我們會(huì)不會(huì)也遇到和他們一樣的問題”。

然后，是解決方案的儲(chǔ)備問題。方案分兩種，一種是針對性方案，根據(jù)明顯的問題我們可以想到一些快速的解決方案，這個(gè)往往取決于我們對業(yè)務(wù)的理解能力和方法的熟悉程度。第二種，是一些長期的，依賴儲(chǔ)備的方案，很多業(yè)界的方法會(huì)給我們很多思路，這些思路的內(nèi)化能讓我們很快從中找到解決方案。無論是前者還是后者，其實(shí)都很依賴我們的平時(shí)積累，這個(gè)積累不僅在于量，還在于質(zhì)，也就是深度，對方案理解的越清楚，越能看清本質(zhì)，我們用起來其實(shí)會(huì)更加得心應(yīng)手。

第三點(diǎn)，是技術(shù)方案的權(quán)衡。權(quán)衡是根據(jù)我們需要面臨的技術(shù)環(huán)境的，例如數(shù)據(jù)、機(jī)器、時(shí)間、人力等，有的方案可能可以很好的解決問題，但是會(huì)花費(fèi)很多成本，例如NLPer最喜歡的預(yù)訓(xùn)練模型，他是很依賴機(jī)器的，后續(xù)即使效果真的會(huì)有提升，也要考慮到性能和機(jī)器的問題最終可能上不了線就功虧一簣了。這個(gè)其實(shí)挺吃經(jīng)驗(yàn)，權(quán)衡這個(gè)能力是需要經(jīng)過項(xiàng)目的歷練，逐步形成的，坑才多了才能把坑繞過，這點(diǎn)需要大家在進(jìn)行項(xiàng)目的過程中多思考多總結(jié)。

調(diào)優(yōu)能力

上面聊了很多有關(guān)調(diào)優(yōu)流程的東西，但是，調(diào)優(yōu)本身的能力要求還是比較高的，這里我整理了一些有關(guān)調(diào)優(yōu)能力的能力項(xiàng)和成長的階段，看看對大家有沒有什么幫助，當(dāng)然，我自己的能力也沒到很高的水平，持續(xù)學(xué)習(xí)和成長吧。

首先是執(zhí)行力，在問題都給清楚了，解決方案也明確了，這個(gè)時(shí)候能編碼實(shí)現(xiàn)，這個(gè)應(yīng)該是最基本的能力了。

第二層就是獨(dú)立完成的能力。

首先，能通過多種分析手段，診斷出現(xiàn)有方案的問題。

第二，就是解決方案的提出。這里背后，比較重要的事解決方案和技術(shù)的儲(chǔ)備。這點(diǎn)是需要長期積累的，一方面是對數(shù)據(jù)、場景的熟悉，另一方面是對業(yè)界和科研界的技術(shù)的了解，如果儲(chǔ)備不夠，很多問題絕對是解決不了的。

第三層，其實(shí)除了獨(dú)立完成以外，能有整個(gè)項(xiàng)目的視野。

現(xiàn)狀的理解和未來的規(guī)劃，能帶著規(guī)劃去設(shè)計(jì)解決方案。

能夠跳出問題，結(jié)合業(yè)務(wù)等因素來解決問題和甚至到框架和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

審核編輯：劉清