Для каждого набора — конкретно подходящие модели, приёмы регуляризации и методы полу‑/самообучения, с кратким обоснованием.
A — небольшой, сбалансированный, хорошо маркированный
- Модель:
- Простые/средней сложности модели: логистическая регрессия, SVM, стохастические деревья (Random Forest), градиентный бустинг (LightGBM/XGBoost). Если данные — изображения/текст: трансфер‑обучение (предобучённая свёрточная/трансформерная сеть) с тонкой подстройкой последних слоёв.
- Причина: низкая вероятность переобучения при малой выборке; простые модели часто обгоняют сложные нейросети без большого объёма данных.
- Регуляризация и контроль сложности:
- L2 (weight decay): $\lambda \Vert w{\Vert }_2^2$.
- L1 для жёсткой отбора признаков: $\lambda \Vert w{\Vert }_1$.
- Ограничение глубины/числа деревьев в ансамблях; ранняя остановка (early stopping).
- Для нейросетей: замораживание предобученных слоёв, малый learning rate, dropout, batch‑norm, data augmentation.
- Валидация и подбор гиперпараметров:
- Тщательное k‑fold (например, $k=5$ или $k=10$) или вложенная CV для оценки и выбора модели; метрики на валидации и уверенность в метках.
- Полу‑/самообучение:
- Обычно не нужно или применять с осторожностью: если есть немного немаркированных данных — можно использовать self‑training или трансферное обучение, но только при строгой фильтрации псевдометок (порог доверия $\tau$).
- Итог: предпочесть простую модель/трансфер + сильную регуляризацию и аккуратную валидацию.
B — огромный, шумный, частично размеченный
- Модель:
- Высокая модельная ёмкость: глубокие нейросети (CNN/Transformer), крупные ансамбли при табличных данных; модели, способные масштабироваться и извлекать представления из большого объёма.
- Начать с самопредобучения (self‑supervised) для получения хороших представлений: contrastive learning (SimCLR/MoCo), DINO, masked language modeling для текста.
- Затем тонкая подстройка на помеченной части (fine‑tuning).
- Обработка шума в метках:
- Детекция и коррекция шумных меток (Confident Learning / cleanlab), удаление/перемаркировка очевидно неверных примеров.
- Робастные функции потерь: generalized cross‑entropy, symmetric losses, или bootstrapping (mixing model prediction и метки).
- Label smoothing: замена one‑hot на $(1-\alpha )$ vs $\alpha /(C-1)$.
- Полу‑ и самообучение:
- Self‑supervised предобучение на всей неразмеченной/шумной части, затем semi‑supervised методы: FixMatch, Mean Teacher, MixMatch, или псевдо‑маркирование с жёстким порогом доверия ($\hat{y}=\arg \max p(y|x),\text{accept if}\max p(y|x)>\tau$).
- Consistency regularization: усиливать устойчивость модели к аугментациям/шуму.
- Co‑training / co‑teaching: обучать две сети, каждая отбрасывает самые «трудные» (возможно шумные) примеры для другой.
- Регуляризация и тренировка на больших данных:
- Weight decay, dropout, большие батчи + корректный lr‑шедулер (LR warmup), градиентный клиппинг.
- Mixup / CutMix для устойчивости и лучшей генерализации.
- Балансировка классов (reweighting/oversampling) при сдвиге распределений.
- Оценка и валидация:
- Отдельная небольшая «чистая» валидационная выборка с высококачественными метками для честной оценки и ранней остановки.
- Мониторинг уверенности (calibration, temperature scaling).
- Активное обучение:
- Использовать active learning для выборки наиболее информативных/сомнительных примеров на аннотирование человеком (максимум пользы при ограниченном бюджете).
- Итог: масштабный self‑supervised предтренинг + методы для борьбы с шумом и semi‑supervised fine‑tuning; robust loss и валидация на чистом наборе.
Краткое правило выбора:
- Малые, качественные данные → низкая модельная сложность, сильная регуляризация, трансфер вместо полного обучения.
- Большие, шумные/частично размеченные → большой модельный класс с self‑/semi‑supervised предобучением, методы устойчивости к шуму и чистая валидационная выборка.