Вопрос или проблема
Я работаю над задачей многоклассовой классификации последовательностей. Мой набор данных состоит из последовательностей данных различной длины.
Например, 1500 размеченных образцов: 500 точек данных принадлежат классу A, 500 классу B и 500 классу C. Для классов A и B длина последовательности составляет 400 и 1000 соответственно, а для класса C длина последовательности равна 100.
Для обучения модели я применил пост-одеяние к последовательностям, чтобы все последовательности имели одинаковую длину. В результате набор данных имеет форму (1500,1000).
Я сначала попробовал EMBEDDING+LSTM (mask_zero=True), чтобы сопоставить и классифицировать последовательности, но даже если модель достигает очень высокой точности, при оценке модели на случайных/поддельных данных она будет классифицировать на основе длины последовательностей: что указывает на то, что модель обучается на длинах, а не на значениях.
Основная проблема заключается в том, что модель гораздо больше обучается на 0, даже если мы используем “mask_zero” в слое встраивания. Мой вопрос:
Может кто-то предложить подход, чтобы работать с очень длинными последовательностями? Учитывая, что у нас есть очень короткие и очень длинные последовательности для предсказания?
Я исследую другой подход:
- Обучить автокодировщик (ANN или 1DCNN), чтобы уменьшить длину последовательности. Использовать кодировщик и снова обучить слой встраивания + слой LSTM.
Спасибо.
Попробуйте следующее:
- Проверьте, правильно ли выполнена предобработка текста.
- С последовательностями различной длины (например: 1000, 750, 500 и т.д.)
- После слоя LSTM попробуйте добавить слои ANN и проверьте результаты.
- Проверьте архитектуру трансформеров для классификации текста. Ссылка: https://ai-brewery.medium.com/simple-chatbot-using-bert-and-pytorch-part-1-2735643e0baa
Ответ или решение
Обработка коротких и длинных последовательностей с помощью нейронных сетей
В современных задачах машинного обучения, таких как классификация последовательностей, нередко возникает необходимость работы с последовательными данными различной длины. Рассмотрим ваш случай, в котором имеется 1500 образцов, принадлежащих трём классам, с различной длиной последовательностей: 400 и 1000 для классов A и B, и 100 для класса C. Для решения проблемы одной из стратегий является использование последовательного дополнения (post-padding), однако это может привести к проблемам, о которых вы упомянули.
Проблемы при использовании дополненных последовательностей
Вы справедливо заметили, что использование дополненного подхода может привести к тому, что модель "учится" на наличии нулевых значений (паддинг), а не на самой информации. Поскольку длина последовательностей варьируется, модель может слишком сильно опираться на данные о длине, игнорируя фактические значения.
Эффективные подходы к решению проблемы
-
Использование маскирования: Несмотря на то, что вы применили
mask_zeroв слое встраивания (embedding layer), это не всегда оказывается достаточным. Убедитесь, что маскировка правильно применяется во всех слоях, особенно перед подачей данных в LSTM. Возможно, имеет смысл рассмотреть более явные способы маскирования, например, использование слоев Masking перед LSTM. -
Изменение подхода к архитектуре модели:
- Использование 1D-свёрточных сетей: Вместо LSTM можно рассмотреть возможность применения 1D-конволюционных нейронных сетей (1D CNN). Эти сети могут эффективно обрабатывать данные различной длины и могут извлекать важные признаки из последовательностей, уменьшая влияние паддинга.
- Смешанное использование CNN и LSTM: Сначала используйте свёрточные слои для извлечения признаков, а затем добавьте LSTM для обработки временной зависимости.
-
Использование трансформеров: Трансформеры, такие как BERT или другие подобные архитектуры, показывают отличные результаты в классификации последовательностей. Они могут обрабатывать последовательности переменной длины, минимизируя влияние паддинга, и могут быть предпочтительнее для вашей задачи. Обратите внимание на модели, которые позволяют учитывать контекст и взаимодействия между элементами последовательности.
-
Автоэнкодеры для сокращения длины последовательностей: Ваш подход с использованием автоэнкодера для уменьшения длины последовательностей — это разумное решение. Автоэнкодеры могут помочь определить наиболее значимые аспекты данных и снизить размерности, что позволит последующим слоям, включая LSTM, работать более эффективно.
-
Аугментация данных: В случаях, когда у вас наблюдается разница в длине последовательностей, рассмотрите возможность увеличения объема данных. Это можно сделать за счет применения аугментации к вашим кратким последовательностям, чтобы увеличить их длину или создать больше вариаций.
-
Тестирование различных длин последовательностей: Попробуйте нарезать ваши длинные последовательности на меньшие части (например, 750, 500) и оценить, как это влияет на классификацию. Это может позволить вам лучше конструировать сети, которые учат информацию, а не длину.
-
Кросс-валидация: Обязательно применяйте кросс-валидацию для оценки устойчивости модели. Это поможет понять, насколько хорошо модель обобщает данные, а не "запоминает" образцы.
Заключение
Проблема, с которой вы сталкиваетесь, требует комплексного подхода к выбору архитектуры модели и ее параметров. Постоянно экспериментируйте с различными архитектурами и параметрами, используя предложенные методы и подходы, чтобы добиться лучших результатов. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам улучшить вашу модель и добиться более стабильных и разумных результатов при классификации последовательностей с различной длиной.