Инкрементальное обучение на автоэнкодере для обнаружения аномалий

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Проблема с ухудшением качества
Оценка производительности модели
Подходы к инкрементальному обучению
Заключение

Вопрос или проблема

Я хочу поэтапно обучать свою предобученную модель автокодировщика на данных, которые поступают каждую минуту. Основываясь на этой теме, последовательные вызовы model.fit будут поэтапно обучать модель. Однако ошибка восстановления и общая точность моей модели, похоже, становятся хуже, чем были изначально. Код выглядит примерно так:

autoencoder = load_pretrained_model()

try:
   while True:
      data = collect_new_data()
      autoencoder = train_model(data) # Вызывает autoencoder.fit()
      time.sleep(60)
except KeyboardInterrupt:
   download_model(autoencoder)
   sys.exit(0)

Средняя ошибка восстановления, когда мой автокодировщик был изначально обучен, составила 0.0206, но после поэтапного обучения модели в течение 30 минут она стала 0.3737.

Из вашего вопроса неясно, как вы разделили свои данные для оценки производительности модели. Мне кажется, что вы оцениваете ошибку восстановления только на обучающем наборе данных.

Если я прав, это совершенно нормально, что средняя ошибка восстановления увеличивается; действительно, добавляя онлайн-данные, вы движетесь вправо по синей кривой ниже.

Что вам следует сделать, так это определить метод валидации для настройки вашей модели, а затем проверить онлайн-метрики на тестовом наборе данных. Если модель хорошо обучена, вы увидите, как ваша ошибка обучения увеличивается, а ошибка тестирования уменьшается.

Ответ или решение

Инкрементальное обучение автоэнкодера для детекции аномалий представляет собой важную задачу, учитывая, что данные поступают с регулярной частотой. В вашем случае использование метода model.fit для обновления модели автоэнкодера может привести к ухудшению качества её работы по ряду причин. Давайте рассмотрим возможные проблемы и пути их решения.

Проблема с ухудшением качества

Ваш пример кода показывает, что новый набор данных собирается каждые 60 секунд, и модель обучается на этом наборе данных. Однако наблюдение за возрастанием среднеквадратичной ошибки реконструкции (MSE) — с 0.0206 до 0.3737 — указывает на проблемы с применением инкрементального обучения. Вероятно, вы ежедневно обновляете модель на данных, которые могут либо не соответствовать предшествующим данным, либо содержат аномалии, что приводит к ухудшению её предсказательной способности.

Оценка производительности модели

Основная проблема, о которой вы упомянули, кажется связанной с тем, что вы не используете валидацию модели должным образом. Если вы оцениваете модель только на обучающем наборе данных, то это может привести к ситуации, когда модель начинает подстраиваться под новые данные, которые далеки от первоначального распределения. Это явление известно как переобучение.

Рекомендуется следующее:

Разделение данных: Убедитесь, что вы верифицируете производительность модели на валидационном и тестовом наборах данных, которые не использовались для обучения. Это поможет вам получить более объективную оценку качества модели.
Метрики проверки: Используйте метрики, такие как не только MSE, но также и коэффициент детерминации (R²) или точность обнаружения аномалий. Это позволит вам получить более полное представление о том, как модель работает.
Тонкая настройка гиперпараметров: Вы можете рассмотреть возможность использования регуляризации и настройки гиперпараметров, таких как скорость обучения и размер мини-пакета, чтобы сбалансировать обучение на старых и новых данных.

Подходы к инкрементальному обучению

Вот несколько методов, которые можно использовать для улучшения инкрементального обучения на автоэнкодере:

Трансферное обучение: Запустите процесс трансферного обучения, используя предобученные слои вашей модели. Это позволит сохранять уже обученные веса, а новые данные помогут дополнить знания модели.
Масштабирование и нормализация данных: Убедитесь, что новые данные проходят такие же процедуры обработки, как и оригинальные данные, для поддержания консистентности.
Использование буферизации данных: Храните предыдущие данные и комбинируйте их с новыми перед обучением. Это может помочь избежать резкого скачка в производительности из-за недостающих данных.
Мониторинг и контроль: Реализуйте механизм мониторинга для отслеживания метрик производительности в режиме реального времени, чтобы немедленно реагировать на неожиданные изменения качества модели.

Заключение

Инкрементальное обучение на автоэнкодерах для обнаружения аномалий может быть мощным инструментом, если вы правильно настроите свою модель и обеспечите ее валидацию на соответствующих данных. Используйте предложенные методы для улучшения качества вашей модели, и помните о необходимости регулярного контроля метрик, чтобы гарантировать, что ваш автоэнкодер сохраняет свои способности к обнаружению аномалий при поступлении новых данных.