Вопрос или проблема
Я новичок.
Я попытался предварительно обучить и внедрить JPEG-LM с нуля с использованием Llama-2. Код можно найти здесь. Во время оценки и обучения он возвращает высокую точность, что может указывать на переобучение. Однако, когда я выполняю вывод на обучающих данных, производительность плохая (вы можете проверить это в коде). Я неправильно реализовал код Llama-2 или код вывода?
Вы можете проверить отчеты WandB здесь. Я сбит с толку тем, что происходит.
Ответ или решение
Когда вы сталкиваетесь с ситуацией, когда модель демонстрирует хорошие результаты во время оценки, но показывает плохую производительность во время предсказаний, это может быть признаком нескольких ключевых проблем. Давайте рассмотрим возможные причины данного поведения и шаги, которые вы можете предпринять для их устранения.
### 1. Переобучение (Overfitting)
Первое, на что стоит обратить внимание, это вероятность переобучения. Если ваша модель достигает высокой точности на обучающих данных и валидации, но демонстрирует плохие результаты на новых данных (даже если это обучающие данные), это может указывать на то, что она слишком хорошо “запомнила” данные, а не научилась извлекать обобщающие паттерны.
#### Решения:
– Увеличьте объем обучающих данных, если это возможно.
– Если вы уже используете регуляризацию, попробуйте изменить её параметры.
– Используйте техники, такие как Dropout или Batch Normalization, чтобы улучшить обобщающую способность вашей модели.
### 2. Некорректная реализация кода
Важно проверить, правильно ли реализован код, особенно в частях, отвечающих за предсказание. Ошибки в реализации могут приводить к тому, что на этапе инференса модель работает некорректно.
#### Решения:
– Пересмотрите код инференса на предмет ошибок. Убедитесь, что данные, на которых вы проводите инференс, находятся в том же формате и масштабе, что и данные в обучающем наборе. Например, если вы выполняли нормализацию данных, убедитесь, что вы используете те же параметры.
– Постарайтесь выполнить инференс на небольшом подмножестве данных, где вы точно знаете ожидаемый результат, чтобы понять, в чем может быть проблема.
### 3. Ограниченные метрики эффективности
Метрики, которые вы используете для оценки производительности модели во время обучения и валидации, могут не давать полной картины. Например, высокая точность не всегда гарантирует хорошую предсказательную способность, особенно в задачах с несбалансированными классами.
#### Решения:
– Рассмотрите возможность использования дополнительных метрик, таких как F1-меры, ROC-AUC и т.д., которые могут дать более полное представление о производительности модели.
– Проверьте распределение классов в ваших обучающих и валидационных датасетах для выявления возможных несоответствий.
### 4. Разделение данных
Отсутствие правильного разделения данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы может негативно сказаться на стабильности результатов. Если модели доступны одни и те же данные для обучения и тестирования, она может не учитывать новые паттерны, которые не были представлены во время обучения.
#### Решения:
– Убедитесь, что ваши данные корректно разделены. Используйте k-кратную кросс-валидацию для проверки устойчивости модели.
– Проверьте целостность и разнообразие ваших данных для снижения вероятности ошибок.
### Заключение
Выводы, основанные на нечетком отношении между производительностью в процессе оценки и избытком ошибок во время инференса, требуют тщательного анализа. Применив вышеописанные стратегии, вы сможете выявить, что именно привело к такому расхождению, и улучшить производительность вашей модели. Используйте предоставленные ссылки на код и отчеты WandB как дополнительный инструментарий для анализа и диагностики этих проблем.