Соберите нейронную сеть для многовыходной регрессии.

Вопрос или проблема

# Определите модель нейронной сети
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_actions):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(input_size, 64*2)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.layer2 = nn.Linear(64*2, 32*2)
        self.output_layer = nn.Linear(32*2, num_actions) 

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.output_layer(out)

        return out

Ответ или решение

Построение Нейронной Сети для Мульти-выходной Регрессии

Введение

Создание нейронной сети для мульти-выходной регрессии требует учитывать несколько важных факторов, включая структуру сети, обработку данных и распределение выходных значений. В вашем случае вы столкнулись с проблемой предсказания угла робота, что может быть вызвано множеством факторов, таких как формат выходных данных, архитектура модели или недостаточная предобработка данных.

Проблема с предсказаниями угла

Ваши предсказания для угла робота (выход) оказываются странными и отличаются от реальных значений. Исходя из вашего описания, можно выделить несколько потенциальных причин:

1. Формат выходных данных: Вы используете углы в градусах, которые могут быть представлены как числа в диапазоне от 0 до 360. Однако при моделировании может иметь место эффект разрыва, когда различные значения сливаются, поскольку углы 0 и 360 — это одно и то же. Хорошей практикой будет преобразование углов в радианы. Это может помочь модели лучше учитывать особенности обхода круговых данных.

2. Разные масштабы выходных данных: Разные Y-выходы (delta X, delta Y, угол) могут иметь разные диапазоны значений. Это может привести к тому, что одна из величин начинает доминировать над остальными в процессе обучения. Нормализация выходов (например, использование Min-Max Scaling или Z-score Normalization) может существенно улучшить общий результат.

Структура модели

Ваша модель имеет базовую структуру, но могут быть внесены изменения для улучшения работы. Рассмотрим несколько предложенных улучшений:

1. Увеличение глубины сети: Добавление дополнительных слоев может помочь модели лучше захватывать сложные паттерны в данных. Например, добавление нескольких слоев с Batch Normalization может ускорить процесс обучения и повысить стабильность градиентов.

2. Отдельные выходные блоки для каждого выходного значения: Использование различных ветвей для каждого из Y-выходов может оказаться полезным. Это поможет модели узнать специфические представления для delta X, delta Y и угла. Каждый выходной блок можно настраивать по своему – использовать свои функцию активации и количество нейронов.

Пример улучшенной модели

Ниже представлен пример улучшенной версии вашей модели, включающей дополнительные слои и отдельные выходные блоки:

import torch
import torch.nn as nn

class ImprovedNeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(ImprovedNeuralNetwork, self).__init__()

        self.layer1 = nn.Linear(input_size, 128)
        self.layer2 = nn.Linear(128, 64)
        self.relu = nn.ReLU()

        self.deltaX_output = nn.Linear(64, 1)
        self.deltaY_output = nn.Linear(64, 1)
        self.angle_output = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.layer2(out)
        out = self.relu(out)

        deltaX = self.deltaX_output(out)
        deltaY = self.deltaY_output(out)
        angle = self.angle_output(out)

        return deltaX, deltaY, angle

# Пример использования:
model = ImprovedNeuralNetwork(input_size=25)

Обработка данных

Не менее важным шагом является предобработка ваших данных. Убедитесь, что все ваши входные данные нормально распределены и стандартизированы. Если необходимо, примените методы уменьшения размерности (например, PCA), чтобы выявить более четкие паттерны.

Заключение

Мульти-выходная регрессия — это сложная задача, но с правильным подходом и некоторыми изменениями в архитектуре и обработке данных возможно улучшить производительность вашей нейронной сети. Попробовав предложенные советы, вы сможете добиться более стабильных и предсказуемых результатов для ваших углов и перемещений робота. Разработка и отладка модели — это итеративный процесс, и, возможно, потребуется некоторое время для нахождения идеального решения.