机器学习PAI _squash_pow和_scale_ratio 都在起一个缩放那个权重的作用吧？

在阿里云的人工智能平台 PAI 中，_squash_pow 和 _scale_ratio 是用于特征缩放的参数，但它们的作用和应用场景有所不同。以下是详细的解释：

1. _squash_pow 参数

• 功能：
  _squash_pow 是一种非线性变换方法，通常用于对特征值进行幂次压缩或扩展。它通过对特征值应用幂函数（如 $ x^p $）来调整特征的分布范围，从而实现缩放的效果。
• 适用场景：
  • 当特征值的分布范围较大且呈现非线性时，可以使用 _squash_pow 来压缩特征值，使其更适合模型训练。
  • 例如，对于某些长尾分布的数据，通过设置一个小于 1 的幂次值（如 0.5），可以有效缩小大值的影响。
• 作用机制：
  • 如果 _squash_pow 的值为 $ p $，则特征值 $ x $ 会被转换为 $ x^p $。
  • 这种方法可以看作是一种非线性缩放，能够改变特征值的相对比例。

2. _scale_ratio 参数

• 功能：
  _scale_ratio 是一种线性缩放方法，通常用于对特征值进行比例调整。它通过对特征值乘以一个固定的缩放因子来实现特征值的放大或缩小。
• 适用场景：
  • 当特征值的范围需要统一调整时，可以使用 _scale_ratio。
  • 例如，在多特征输入的情况下，如果某些特征的数值范围远大于其他特征，可以通过 _scale_ratio 将其缩小到与其他特征相近的范围。
• 作用机制：
  • 如果 _scale_ratio 的值为 $ r $，则特征值 $ x $ 会被转换为 $ x \times r $。
  • 这种方法是一种线性缩放，不会改变特征值的分布形状，仅调整其绝对大小。

3. 两者的区别与联系

• 区别：
  • _squash_pow 是非线性变换，适用于调整特征值的分布形状，尤其是处理长尾分布或非线性关系的数据。
  • _scale_ratio 是线性变换，适用于简单地调整特征值的绝对大小，而不改变其分布形状。
• 联系：
  • 两者都属于特征缩放的方法，目的是使特征值更适合模型训练，提升模型性能。
  • 在实际应用中，可以根据数据特性和模型需求选择单独使用其中一个，或者结合使用。

4. 配置建议

• 如果您的数据存在较大的非线性分布差异，建议优先尝试 _squash_pow，并根据实验结果调整幂次值。
• 如果您的数据仅需要简单的比例调整，可以直接使用 _scale_ratio，并通过实验确定合适的缩放因子。
• 在某些复杂场景下，可以结合两种方法，先使用 _squash_pow 调整分布形状，再使用 _scale_ratio 统一范围。

5. 参考资料

以上内容基于阿里云人工智能平台 PAI 的相关文档，其中详细描述了特征尺度变换的功能和配置方法。

如果您有进一步的具体问题或需要更详细的配置示例，请随时告知！