Вопрос или проблема
Кто-нибудь может мне помочь, моя модель переобучается или недообучается? Я хочу убедиться, что модель хорошо подготовлена, прежде чем начинать развертывание
Также я использую категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь
Я спрашивал раньше, но не могу ответить никому, поэтому я повторяю свой вопрос с новой учетной записи
01, добро пожаловать в сообщество! В ответ на ваш вопрос, из графика выше в данный момент нет ясных доказательств как недо-, так и переобучения. Обоснование следующее:
- Для переобучения мы бы видели, что потери на обучении постоянно уменьшаются с каждой эпохой, в то время как потери на валидации остаются на одном уровне с эпохами. Это показало бы, что модель адаптируется к шуму и вариациям (и, следовательно, переобучается).
- Для недообучения мы бы, как правило, наблюдали, что как потери на обучении, так и на валидации постоянно высоки (несмотря на снижение в течение эпох).
Ответ или решение
Когда речь идет о глубоких нейронных сетях и процессе их обучения, крайне важно правильно интерпретировать графики потерь (loss) и валидационной потерь (val_loss). В вашем случае, вы упомянули, что используете категориальную кросс-энтропию в качестве функции потерь и задаетесь вопросом о том, сталкиваетесь ли вы с переобучением или недообучением.
Оценка модели по графикам потерь
-
Переобучение (Overfitting):
- Если вы наблюдаете, что потери на обучающем наборе данных (loss) постоянно уменьшаются при увеличении числа эпох, но при этом валидационные потери (val_loss) начинают расти или остаются на одном уровне, это явный признак переобучения. В этом случае модель начинает «запоминать» данные из обучающей выборки, вместо того чтобы учиться обобщать, что приводит к плохим результатам на новых данных.
- Визуально это может выглядеть как резкий разрыв между графиками loss и val_loss после определенной эпохи.
-
Недообучение (Underfitting):
- При недообучении вы увидите, что как потери на обучающем наборе, так и валидационные потери остаются высокими, даже если они уменьшаются с течением времени. Это сигнализирует о том, что модель не смогла извлечь полезные закономерности даже из обучающей выборки и, следовательно, требует более сложной архитектуры или дополнительной тренировки.
- Графики loss и val_loss будут находиться на высоком уровне и в идеале должны плавно снижаться, но не достигать низких значений.
Анализ ваших графиков
Для того чтобы дать более конкретный ответ относительно вашего графика, потребуется его визуальная интерпретация. Однако, основываясь на приведенной вами информации, можно сделать такие заключения:
- Если графики потерь показывают, что обе линии снижаются и достигли стабильного уровня, это указывает на хорошую работу модели, которая не переобучается и не недообучается.
- Если вы видите различия между loss и val_loss, где val_loss значительно превышает loss, это может сигнализировать о том, что модель начинает переобучаться.
Рекомендации по улучшению модели
Если ваши наблюдения указывают на проблему переобучения или недообучения, вот несколько рекомендаций:
- Добавьте регуляризацию, такую как L1 или L2, чтобы уменьшить переобучение.
- Используйте метод ранней остановки, чтобы прекратить обучение, когда валидационные потери начинают расти.
- Проверьте, возможно, стоит изменить архитектуру модели, добавив или убрав слои, а также изменив количество нейронов в скрытых слоях.
- Проведите тщательную настройку гиперпараметров, таких как скорость обучения и количество эпох.
Заключение
Понимание того, в каком состоянии находится ваша модель (переобучение, недообучение или идеальная подгонка), имеет критическое значение перед разворачиванием на продакшен. Поэтому важно визуализировать и анализировать значения loss и val_loss, а также применять соответствующие методы для улучшения модели. Если у вас есть возможность, полезно также рассмотреть использование других метрик, таких как точность (accuracy) или F1-score, для более глубокого анализа производительности вашей модели.