模型的选择和应用需要考哪些因素?

研究目标与问题匹配度

明确任务是分类、回归、聚类、生成还是优化问题（如图像识别需CNN，时序预测需LSTM或Transformer）。

数据特性

小数据优先简单模型（如逻辑回归、SVM），大数据可考虑深度学习（需验证过拟合风险）。

高维稀疏数据（如文本）需嵌入层或TF-IDF+线性模型；

非线性关系需核方法（如RBF-SVM）或神经网络；

缺失数据需选择对缺失值鲁棒的模型（如随机森林，而非线性回归）。

非独立数据（如时间序列）需排除传统i.i.d.假设模型（如标准线性回归），改用ARIMA或LSTM。

模型性能与效率

实时系统（如自动驾驶）需轻量化模型（MobileNet），而离线分析可用Heavy模型（如ResNet-152）。

无GPU时避免大型Transformer，可改用传统机器学习（如XGBoost）或压缩模型（如知识蒸馏）。

小数据需正则化（L1/L2）或早停法，深度学习需Dropout/BatchNorm。

可解释性与伦理要求

金融风控需可解释模型（如SHAP值分析的XGBoost），禁用不可解释的深度模型。

对敏感属性（如种族、性别）需选择支持公平性约束的模型（如公平性正则化的 logistic 回归）。

基线与对比合理性

需包含领域传统基线（如NLP任务需对比TF-IDF+SVM，而非仅深度学习模型）。

深度学习论文需逐层移除组件（如去掉注意力机制）以验证贡献。

可重复性与开源要求

需声明是否提供PyTorch/TensorFlow实现，并固定随机种子（如torch.manual_seed(42)）。

需报告网格搜索范围（如学习率10−3 到10−1 ）和最优值（如Adam优化器β1=0.9 ）。

领域特定约束

需通过FDA验证的模型（如Cox生存分析模型），禁用未经验证的深度学习。

需符合守恒定律（如流体模拟需满足Navier-Stokes方程的PINN模型）。

统计严谨性

需验证模型残差正态性（如线性回归需Shapiro-Wilk检验p>0.05 ），否则改用稳健回归（如Huber回归）。

深度学习需报告预测区间（如MC Dropout或深度集成），而非仅点估计。

出版与审稿人期望

医学期刊（如《Lancet》）偏好经典统计模型（如多变量Cox回归），而AI会议（如NeurIPS）接受新颖深度学习。

需引用近3年同类研究的SOTA结果（如CVPR 2024论文需对比最新YOLOv10的mAP值）。

伦理与合规性

联邦学习场景需选择支持加密的模型（如差分隐私的SGD），禁用需集中数据的模型。

需报告模型碳排放（如训练GPT-3的CO₂量），鼓励选择高效模型（如DistilBERT）。