Вопрос или проблема
У меня есть огромный набор данных в формате CSV. Я передаю этот набор данных в последовательную модель Keras. У меня вопрос: может ли моя модель иметь количество единиц больше, чем количество входных признаков? На данный момент мои признаки или столбцы CSV — 118, и сводка модели выглядит так:
- Первый слой модели имеет 256 единиц с активацией elu.
- Второй слой – 128 с активацией elu.
- Третий слой – 64 с активацией elu.
- Последний слой – 1 единица с активацией сегмоида.
Сейчас я получаю 100% точность как на обучающих, так и на тестовых данных, что меня удивляет. Для 50 признаков модель показывала 94,25% точности на обучающих и 95,68% точности на тестовых данных. Точность может быть даже 99 или 99,XX%, но 100% – это, по-моему, что-то не так? Если это 100% на тестовых данных, это, вероятно, не переобучение..? Пожалуйста, помогите мне!
Вы можете попробовать “Метод пограничных пар”, “Бипропагацию” или “Метод одного шага”, чтобы узнать, сколько нейронов вам нужно в каждом слое.
Ответ или решение
Вопрос о количестве нейронов в первом слое модели Keras Sequential часто вызывает дискуссии среди специалистов в области машинного обучения. Давайте разберемся с этой темой более детально, учитывая ваш случай.
Количество единиц в первом слое модели Keras
-
Общие рекомендации:
В Keras Sequential Model количество нейронов (единиц) в первом слое может превышать количество входных признаков. Это связано с тем, что нейронные сети рассматривают данные через множества параметров и абстракций. Хотя в вашем случае имеется 118 признаков, установленное количество единиц в первом слое (256) допускается и может быть оправдано с точки зрения теории. -
Применение активации ELU:
Вы используете активацию ELU (Exponential Linear Unit), что является хорошим выбором, поскольку этот тип активации помогает устранить проблемы, связанные с "мертвыми" нейронами, обеспечивая более быстрые сходимости при обучении модели. -
Модель и 100% точность:
Получение 100% точности на тестовых данных действительно является поводом для беспокойства, особенно если ранее модель показывала 94.25% на обучающих и 95.68% на тестовых данных с 50 признаками. Высокая точность может указывать на переобучение, особенно если вы подбирали оптимальные гиперпараметры. Если у вас уже есть 100% точность на тестовых данных, это может свидетельствовать о нескольких возможных причинах:- Данные тестовой выборки могли быть легко предсказуемыми (например, наличие повторяющихся шаблонов или недостаточное разнообразие данных).
- Возможно, модель запомнила конкретные примеры из тестового набора, вместо того, чтобы учиться на их обобщениях.
Рекомендации по улучшению модели
-
Проверка данных:
Убедитесь, что ваш набор данных сбалансирован и не содержит ошибок или аномалий. Разделение на обучение и тестирование должно быть случайным, чтобы избежать "утечки" информации. -
Регуляризация:
Используйте методы регуляризации, такие как Dropout или L2 регуляризация, чтобы предотвратить переобучение и улучшить производительность на новых данных. -
Аугментация данных:
Если возможно, рассмотрите возможность аугментации ваших данных, чтобы улучшить разнообразие ваших тренировочных примеров и помочь модели generalized learning. -
Уменьшение числа нейронов:
Если вы заметили, что точность модели на тестовых данных остается на уровне 100%, попробуйте уменьшить количество нейронов, находящихся в первых слоях, чтобы повысить возможность обобщения.
Заключение
Количество единиц в первом слое Keras Sequential Model может и должно адаптироваться в зависимости от сложности задачи и структуры данных. В вашем случае 256 единиц в первом слое – это допустимо, но 100% точность на тестовом наборе вызывает значительные сомнения. Используйте указанные рекомендации для улучшения модели и достижения более реальных результатов.