Вопрос или проблема
Я обучаю сеть CNN-LSTM-FC с примерно 1 миллионом параметров для предсказания пространственных временных рядов, но потеря на валидации даже близко не подходит к потере на обучении после 1-2 эпох. Это явный случай переобучения? Любые советы будут полезны! Я использую keras с бэкендом tensorflow.
Для меня это выглядит как явный случай переобучения, и, возможно, основной причиной является то, что ваша модель слишком сложна для этой задачи. Чтобы различать переобучение и недообучение, вы можете подумать о процессе обучения следующим образом.
Данные, которые представлены в качестве примера (обучающие данные), содержат поведение истинной модели с некоторым дополнительным шумом. Вы не можете четко их различить. Что вы делаете, когда хотите учиться, это на самом деле пытаться приблизить истинную функцию с помощью модели любого типа.
В этом процессе вы сталкиваетесь с некоторыми пр biases: вы предполагаете некоторые возможные формы для истинной функции (каждый метод обучения предполагает некоторые типы функций, которые можно было бы апроксимировать) и также предполагаете некоторую форму шума (также закодированного в структуре модели и ее параметрах).
Здесь вы можете столкнуться с двумя ситуациями. Если модель не может построить приближение по конструкции (например, попробуйте подогнать линейную модель к истинной функции синусоидальной формы с шумом), тогда вы не сможете многого научиться на обучающих данных, и данные тестирования будут иметь аналогичную ошибку. Это связано с тем, что менее гибкая модель очень устойчива (на экстремумах вы можете подогнать постоянную модель для регрессии, и постоянная модель будет иметь большую часть времени подобную ошибку на обучении или тестировании).
Если ваша модель слишком гибкая, тогда вы можете аппроксимировать вашу истинную функцию, но и более того, вы также включаете много ошибок из обучающего образца. Это означает, что вы слишком хорошо аппроксимируете обучающие данные (низкая ошибка на обучении), и большую часть времени вы будете далеко от тестовых данных (ошибки тестовых данных отличаются от обучающих данных), таким образом, вы будете иметь высокие ошибки там.
Поскольку никто не может различить истинную функцию от шума, ни одна модель обучения также не сможет. Очень часто первый вопрос, когда вы начинаете строить модели для задачи, связан с тем, насколько сложна моя задача и насколько гибка моя модель. Поскольку вы говорите о глубоких сетях, наличие миллиона параметров – это много (несмотря на общий неприличный хайп вокруг темы, где добавление миллионов дополнительных параметров и сжигание больших денег на обучении – это радостное занятие). Мое мнение: начните с более простых моделей, особенно тех, которые недообучаются, которые могут дать вам представление о том, какую битву вам нужно выиграть.
Я бы скорее сказал, что в вашем обучении происходит недообучение, потому что значения на обучении гораздо лучше, чем значения на тестировании. Это может произойти, когда ваши ячейки памяти не могут хранить достаточно информации, так что, возможно, попробуйте увеличить количество единиц или узлов в вашем LSTM, чтобы потеря могла лучше сойтись.
Ответ или решение
Вопрос о переобучении в контексте вашей сети CNN-LSTM-FC с примерно миллионом параметров весьма актуален и требует тщательного анализа. Давайте разберёмся в этом подробнее.
Что такое переобучение?
Переобучение (overfitting) — это ситуация, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, включая шумы и аномалии, что приводит к плохой производительности на валидационных или тестовых данных. Ваша модель может показывать низкую ошибку на тренировочных данных, но высокая ошибка на валидационных данных указывает на то, что модель не обобщает информацию.
Анализ проблемы
Судя по вашему описанию, вы наблюдаете ситуацию, когда валидационная ошибка значительно выше, чем ошибка на тренировочных данных уже после 1-2 эпох. Это действительно может указывать на переобучение, но есть и другие аспекты, которые следует учитывать:
-
Сложность модели: У вас имеется миллиона параметров, что является довольно внушительной цифрой. Это может означать, что модель имеет достаточно гибкости, чтобы подстроиться под шумы в тренировочных данных и, следовательно, может не обобщать данные.
-
Сложность задачи: Если ваша задача по предсказанию пространственно-временных рядов действительно сложна, возможно, имеет смысл рассмотреть более простые модели как отправную точку. Это поможет вам оценить, на самом ли деле ваша задача требует такой сложной архитектуры.
-
Архитектура LSTM: Возможно, стоит переосмыслить количество единиц памяти (memory cells) в ваших LSTM. Увеличение числа единиц может помочь в улучшении хранения информации и, как следствие, снижении ошибки на валидационных данных. Однако с увеличением моделей также возрастает риск переобучения.
Рекомендации
На основании вышеизложенного я предлагаю следующие шаги для дальнейшей работы:
-
Проверка и валидация: Убедитесь, что ваши тренировочные и валидационные наборы данных адекватно представлены и сбалансированы. Если данные перекошены или недостаточно разнообразны, это может исказить результаты.
-
Применение регуляризации: Рассмотрите возможность добавления методов регуляризации, таких как:
- Dropout — случайное уменьшение числа активируемых нейронов в конечных слоях, что может помочь в борьбе с переобучением.
- L2-регуляризация — снижение весов параметров модели, что также может помочь избежать переобучения.
-
Снижение сложности модели: Попробуйте упростить модель, уменьшив количество слоев или параметров. Это даст возможность оценить, улучшится ли качество обобщения.
-
Тестирование различных архитектур: Экспериментируйте с другими архитектурами, такими как GRU или более простые модели. Это поможет вам понять, возможно ли добиться хороших результатов без такой сложности.
-
Постепенное увеличение сложности: Начиная с простой модели, постепенно добавляйте слои и параметры, чтобы увидеть, как это влияет на результаты.
Заключение
Ваш случай может быть как переобучением, так и недостаточным обучением (underfitting) в зависимости от конкретных нюансов задачи. Начните с простых моделей, постепенно усложняя их, и исследуйте методы регуляризации. Такой подход позволит более точно определить корень проблемы и улучшить результаты.