Вопрос или проблема
У меня есть набор данных размером (2600, 95), где первые 55 столбцов являются признаками, а 40 столбцов – метками.
Метка – это бинарная матрица размером 10×4, которая была уплощена, а признаки – действительные числа в диапазоне (0.0009, 0.6). Цель состоит в том, чтобы предсказать этот вектор, используя DNN.
Вот модель:
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='tanh', input_shape=(55,)))
model.add(Dense(64, activation='tanh'))
model.add(Dense(40, activation='sigmoid'))
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss="binary_crossentropy",
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=4, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1)
Но результаты меня не устраивают
Несколько вопросов:
Правильно ли я моделирую проблему?
Какую архитектуру мне использовать?
Какая функция потерь имеет больше смысла?
Что еще мне следует учесть?
Говоря очень обобщенно, я не вижу серьезных проблем с вашим подходом. Хотя вы можете внести несколько модификаций.
Для начала вам может пригодиться нормализация ваших данных. Вы можете использовать нормализацию по диапазону 0-1 или -1,1, это не должно сильно повлиять на результат. Конечно, каждый столбец нужно нормализовать отдельно. Я предполагаю, что между вашими столбцами нет взаимосвязи; если есть какая-то специфическая структура, возможно, вам лучше использовать свертки перед полносвязанными слоями: CNN используются не только для изображений, но и для любого типа данных, которые нужно обрабатывать. Однако без знания специфики столбцов невозможно сказать ничего конкретного.
Я также предлагаю включить слои дропаутов в вашу модель. Вы говорите, что пробовали ReLU, но вам стоит проверить еще раз после нормализации и добавления дропаута. Также дайте шанс другим вариантам ReLU: leakyReLU, ELU, SiLU и т.д.
И, наконец, убедитесь, что у вашей модели не больше обучаемых параметров, чем у ваших данных. Мне кажется, ваша модель слишком велика для ваших данных. Вы можете использовать model.summary(), чтобы получить количество ваших параметров.
Ответ или решение
Прогнозирование двоичного вектора размером 40 с использованием глубоких нейронных сетей
Введение
Представленная задача заключается в прогнозировании двоичного вектора размером 40 на основании данных, содержащих 55 признаков. Данные получили широкой популярности в области машинного обучения, и выбор правильной модели может существенно повлиять на результаты. В зависимости от характеристик исходных данных и структуры задачи можно подойти к решению с разных сторон.
1. Правильность моделирования
На первый взгляд, ваша текущая конфигурация модели выглядит разумно. Однако есть несколько ключевых аспектов, которые стоит проанализировать:
-
Балансировка данных: Убедитесь, что ваши целевые переменные хорошо сбалансированы. Если в данных присутствует значительный дисбаланс между классами, это может привести к плохой производительности модели. Применение методов балансировки, таких как оверсемплинг или undersampling, может помочь.
-
Масштабирование данных: Вы правильно упомянули необходимость масштабирования. Обязательно используйте стандартизацию или нормализацию для ваших данных. Это поможет улучшить сходимость модели.
2. Рекомендуемая архитектура
Рассмотрим некоторые изменения в архитектуре сети:
-
Объединение сверточных слоев: Если входные данные имеют структурированные зависимости (например, временные ряды), добавление сверточных слоев может повысить эффективность. Сверточные нейронные сети (CNN) могут обеспечить лучшее извлечение признаков.
-
Использование слоев Dropout: Это поможет предотвратить переобучение. Примерно 20-30% нейронов можно отключать в каждом слое.
-
Изменение функций активации: Попробуйте различные функции активации, такие как Leaky ReLU или ELU, которые могут оказаться более эффективными.
-
Уменьшение размерности модели: Проверьте, не слишком ли велика ваша модель относительно объема данных. Это можно сделать с помощью
model.summary()в Keras, чтобы понять количество обучаемых параметров. Если количество параметров больше, чем количество обучающих примеров, это может привести к переобучению.
Пример изменённой архитектуры:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
model = Sequential()
model.add(Dense(128, activation='relu', input_shape=(55,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(40, activation='sigmoid'))
optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss="binary_crossentropy",
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=4, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1)3. Выбор функции потерь
Для задачи бинарной классификации функция потерь binary_crossentropy является стандартным выбором. Однако вы также можете рассмотреть использование focal loss, если ваша задача сталкивается с проблемой дисбаланса классов.
4. Дополнительные рекомендации
-
Обогащение данных: Если это возможно, попробуйте увеличить ваш тренировочный набор данных, используя другие техники, такие как аугментация данных. Это может помочь улучшить обобщающую способность вашей модели.
-
Мониторинг переобучения: Используйте раннюю остановку (early stopping) для предотвращения переобучения. Вы можете остановить процесс обучения, когда валидационная ошибка начнёт расти.
-
Тестирование гиперпараметров: Используйте технологии, такие как Grid Search или Random Search, для тестирования различных гиперпараметров вашей модели, таких как размер пакета, количество эпох и скорости обучения.
Заключение
Ваше направление в прогнозировании двоичного вектора имеет множество положительных моментов, однако внесение некоторых изменений в архитектуру модели и подход к обработке данных могут существенно улучшить результаты. Рассмотрите вышеупомянутое, чтобы оптимизировать процесс и добиться желаемых результатов.