風控模型的冷啟動問題&遷移學習

冷啟動是指在沒有或只有很少量數(shù)據(jù)的情況下塘秦，從0到1建立業(yè)務模型的過程建蹄。

如新開了某個消費分期的場景碌更、在某個國家新發(fā)展了類似于國內(nèi)的業(yè)務，源域樣本和目標域樣本分布不同洞慎，且目標域樣本量又不足痛单，可采用遷移學習、異常檢測劲腿、專家規(guī)則經(jīng)驗等技術旭绒，本文重點介紹、討論遷移學習焦人。

一快压、遷移學習的概念

下圖是比較全面、好理解的總結垃瞧，有興趣的朋友可以查看這篇論文：A Survey on Transfer Learning蔫劣。（https://www.cse.ust.hk/~qyang/Docs/2009/tkde_transfer_learning.pdf）、A Survey on Deep Transfer Learning（https://arxiv.org/pdf/1808.01974v1.pdf）个从。

論文中同時給出數(shù)學定義如下：

Given a source domain $D_{S} =\left\{ X_{S}, f_{S}(X) \right\}$ and learning task $T_{S}$ 脉幢，a target domain $D_{T} =\left\{ X_{T}, f_{T}(X) \right\}$ and learning task $T_{T}$ , transfer learning aims to help imporve the learning of the target predictive function $f_{T} (\cdot )$ in $D_{T}$ using the knowledge in $D_{S}$ and $T_{S}$ ，where $D_{S} \neq? D_{T}$ or $T_{S} \neq? T_{T}$ .

遷移學習在深度學習中有著更好的應用（歸納遷移）嗦锐，如Feature-representation -transfer嫌松、Parameter-transfer，基本原理為復用已訓練的網(wǎng)絡結構或參數(shù)奕污，利用訓練好的泛化特征萎羔、節(jié)省時間和計算力，以一種有利的方式縮小可能模型的搜索范圍碳默，主要應用領域在于CV（NLP取決于embedding后的表達贾陷，未必會有效果提升）。

在無監(jiān)督學習嘱根，應用較少髓废，個人閱讀一些資料后，理解主要是提供業(yè)務的理解和洞察该抒。

在風控領域慌洪，主要是基于實例的遷移學習（Instance-transfer、域適應domain adaptation），本質上就是帶來樣本上的補充冈爹，將兩個不同分布的訓練集放在一起訓練涌攻。主要用到的算法包括：TrAdaBoost（Transfer AdaBoost，對源域樣本進行加權）频伤、TCA思想的方法（尋找一個低維子空間癣漆，使得源域和目標域的數(shù)據(jù)樣本映射到該空間后服從相同或近似的分布，如JDA剂买、DTELM算法）侣颂。

當目標域沒有標簽或僅有少量標簽時梁剔，可以采用EM的思想進行髓帽，先使用源域訓練的打上偽標簽碟联，遷移優(yōu)化模型后重新打標簽，迭代優(yōu)化坐慰。

A Survey on Deep Transfer Learning提到通過GAN來進行特征的遷移篩選较性，也可考慮在模型設計的時候，應用于非神經(jīng)網(wǎng)絡結構结胀，比如梯度下降中赞咙，我們每一次迭代的時候加入一個相反方向的任務，通過反復的迭代一樣可以收斂到某一個值糟港。

迭代時的目標函數(shù)：最小化label predictor分類器的loss函數(shù)攀操、最大化domain classifier分類器的loss函數(shù)（現(xiàn)有模型新增的另一個目標，勵它混淆這兩個領域秸抚，確保兩個域的表征相似性的一種方法）速和。與規(guī)則損失的差異在于，從損耗流向網(wǎng)絡其余部分的梯度是相反的剥汤，這意味著該模型在學習使其最小化原始目標的表征颠放，而不允許它區(qū)分兩個域，而后者有助于知識遷移吭敢。

二碰凶、跨場景遷移案例

在進行遷移學習前，一個重要的問題就是：給定一個目標域鹿驼，如何選擇合適的源領域欲低？如果選擇的源域與目標域相似性過小，則很可能造成負遷移蠢沿。有兩個解決方案伸头，1、對不同數(shù)據(jù)集進行相似性的度量舷蟀，2、同一個目標域，不同的源域野宜，產(chǎn)生的遷移效果千差萬別扫步，總能找到一些領域，遷移效果比不遷移好匈子。

三個數(shù)據(jù)集河胎，源域樣本traina，目標域樣本trains虎敦，時間外驗證樣本集val游岳，分三步驗證遷移學習模型效果。

1其徙、trains訓練胚迫，val驗證，結果如下唾那，KS相差超過10%访锻，遠高于行業(yè)要求的5%，且ROC曲線不穩(wěn)定闹获，意味著模型的泛化能力較差期犬。

2、trains+traina訓練（直接合并）避诽，val驗證龟虎，結果如下，訓練集ROC波動非常劇烈沙庐。

3遣总、trains+traina訓練（TrAdaBoost），val驗證轨功，結果如下旭斥，KS差值小于5%，且ROC曲線的趨勢較為平緩（說明泛化能力更強）古涧。

三垂券、關于專家意見

冷啟動還是要以專家意見和規(guī)則為主，模型為輔羡滑，The Wisdom of the Few這篇論文專門對專家意見和模型效果進行了對比菇爪，有興趣可以看看。

初始化時的人工（標簽和業(yè)務知識的輸入）或對模型效果的人工檢視柒昏，必不可少凳宙。

半監(jiān)督學習的許多經(jīng)驗和見解同樣適用于遷移學習；在遷移學習中职祷，我們主要關心我們的目標任務氏涩，在多任務學習中届囚，目標是在所有任務上都表現(xiàn)良好；將遷移學習推到極限是尖，僅僅從少數(shù)幾個甚至零個樣本中學習意系，我們就能分別得到少量、一次和零次的學習（Zero-shot learning）饺汹。

附蛔添，參考資料：

1、智能風控兜辞，梅子行著迎瞧。

2、反欺詐冷啟動（方法篇）逸吵，https://zhuanlan.zhihu.com/p/78687192

3凶硅、遷移學習簡明手冊，王晉東著胁塞。

4咏尝、基于遷移學習（Transfer learning）的反欺詐（二），https://zhuanlan.zhihu.com/p/35454479

5啸罢、基于多模型融合的遷移信用評分框架编检，https://zhuanlan.zhihu.com/p/84646070

6、遷移學習在金融風控領域的應用扰才，https://zhuanlan.zhihu.com/p/72331942

7允懂、基于深度遷移學習進行時間序列分類，https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-15-17

8衩匣、【一文讀懂】機器學習最新主戰(zhàn)場遷移學習蕾总，從原理、方法到應用琅捏，https://zhuanlan.zhihu.com/p/25979886