机器学习在启动耗时测试中的应用及模型调优(一)

WeTest 导读

启动耗时自动化方案在关键帧识别时,常规的图像对比准确率很低。本文详细介绍了采用scikit-learn图片分类算法在启动耗时应用下的模型调优过程。在之后的续篇中将采用TensorFlow CNN、迁移学习等算法,给出对比识别效果

 


 

1、常规思路与困境

 

App启动、关键页面加载耗时是一个常规的性能指标,也是竞品对比的关键性指标。在耗时测试中,如何自动化识别关键图片至为关键。由于视频App启动过程广告、首页运营内容是分分钟变化的。在识别关键图片时,传统的基于灰度直方图+阈值的自动化对比方法行不通。

关键点:如何识别关键帧的自动化

Ø人工识别:耗时,费人力

    Aphone610版本 3家竞品、14个场景,每个场景10次,2分钟1次 ,约14h ==2人天

 

Ø图像对比:灰度直方图+阈值(不可行)

1)整图对比:视频启动过程中的广告、首页海报是变化的

2)部分对比:app完整启动后第一屏不完全展示的地方,每次不一定在同一处

 

Ø埋点上报:结果准确性一直被质疑(不可行)

1)adb shell am start -W [packageName]/[packageName.MainActivity]获取

2)app埋点上报:代码里加埋点,首页加载完成后数据上报

 

2、为什么机器学习

 

启动速度关键帧图片识别,其实就是机器学习中常见的图片分类问题。当前图片分类算法和开源的代码库非常成熟,应用也屡见不鲜。之前在网上有浏览到一篇文章提到用机器学习实现耗时自动化的关键帧识别,眼前一亮,在此给出实现和调优过程。

 

3、实施方案

 

整体思路:

如下图所示,采用录屏软件+自动化脚本,完成启动过程录屏之后将视频拆成一系列图片帧。通过训练好的机器学习模型,识别出每一张图片所对应的启动过程,计算启动第一张图片到启动稳定后的总帧数,即可得出最终的启动时间。

 

样本与分类label设计

 

 

特征选择

常见的图像特征处理方法有:

1)原始像素特征扁平化

2)提取颜色直方图(使用cv2.normalize从HSV色域中提取一个3D颜色直方图并做平滑处理)

 

在本方案中,最开始首先选择方法(1)。即录屏视频分辨率为480p*720p,拆帧后压缩8倍,每个像素点3个数据表示,最终一张图片用16200 维列表表示——16200个特征,后续会对比3D颜色直方图作为特征进行对比。

 

第一批样本集

算法选择

在算法选择的过程中,依据“不要在算法选择上花费太多时间,先让你的模型run 起来” 以及 sklearn 官网算法选择引导,因为样本数1000+<100k,选择  SVM+线性核  入手。

 

4、模型调优实战

 

1)调优步骤

在机器学习中,如果遇到较大误差时,常见的模型调优方法不外乎:

 

增加样本 -----避免overfitting

 

选用更少的特征-----避免overfitting

 

获取更多的特征-----避免underfitting

 

调整模型,或者正则参数-----均可

当然在实现过程中,我们需要首先找出问题所在,不能盲目的增加样本或者减少参数。一般来说:

快速实现算法

plot learning curve

分析 error—sample 特征,选定要采取的手段

 

2)绘制学习曲线

模型:LinearSVC(C=1.0),sklearn中提供了learning_curve ()函数不用自己实现

1)总样本1225,10%、25%、50%、75%、100% 5轮,train:valid = 3:1

2)计算平均方差随样本数变化的曲线

从下图中看出,当前fit的模型是存在过拟合的,所以接下来要做的事情就是增加样本、调参、减少特征等方式来处理。

 

3)防止过拟合

第一步:调整LinearSVC 参数(如C 、class_weight)——确认C=10最合适

 

 

第二步:增加样本(优先增加数量少的分类样本、test_set准确率低的分类样本) 1610个样本时误差最低

为了更好的分析问题,可以通过classification_report来得出各个分类的具体精确率情况

from sklearn.metrics import classification_report

 

第三步:减少特征

1)减少特征的过程中,尝试通过RFEVC获取最优特征数,优化结果并不明显

a.特征增加的步长是人为选择的,太大了可能会漏掉关键特征,太小了计算量太大

b.step一致的,最优特征数 每次可能不一样

c.提升并不大

 

2)加大图像压缩: 从原来的8倍->12倍->16倍

a.从学习曲线上看过拟合依然存在,整体的test_error还是减小了的

b.偏差严重的label=start 这一分类,压缩倍速越高精确度越低



 

3)PCA

主要成分分析PCA:特征置换,原特征映射到新特征,从而实现降维。降维的目的主要是减少计算量,但是有热心同志建议试试,便试试。事实证明实际上证明“利用PCA来避免过拟合”是个bad case。

 

4)提取颜色直方图并做平滑处理后,作为图像特征之后,对比发现precison和recall低了10个百分点~~

 

第四步:调整结果分类

在前面有分析过,start这个分类识别准确率很低。 分析对比图片,start与desk区别仅仅在于app icon是灰显的。经评估desk和start分类合成一类,在实际耗时测试中影响并不大,但能提高不少test set的准确率

 

8分类变成7分类之后的学习曲线已经趋于收敛,且过拟合情况好很多了

 

分类准确率提升如下表所示:

 

4)调优前后对比

 

5、总结

 

6、后续 - 模型探讨

 

SVM 线性核LinearSVC,在图片分类问题中并非唯一选择,也不是最佳选择。后面将尝试不同的图像特征提取,与CNN和迁移学习算法在本问题的应用情况进行对比

 

1、使用 TensorFlow 构建 CNN

2、使用Inception v3进行图像分类

3、尝试新的图像特征提取方式

 

 


 

 

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posted @ 2018-06-22 16:48 腾讯WeTest 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏