Вопрос или проблема
Матрица путаницы представлена ниже :-
[[ 0 0 5 1 0 0]
[ 0 0 19 14 0 0]
[ 0 0 217 151 0 0]
[ 0 0 84 282 0 0]
[ 0 0 6 111 0 0]
[ 0 0 0 10 0 0]]
np.random.seed(0)
classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(300,input_dim=11))
classifier.add(Dropout(0.5))
classifier.add(keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.86))
classifier.add(Dense(250,activation='tanh',kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.12)))
classifier.add(Dropout(0.5))
classifier.add(Dense(100,activation='relu'))
classifier.add(Dropout(0.4))
classifier.add(Dense(6,activation='softmax'))
classifier.compile(optimizer="adam",loss="categorical_crossentropy",metrics=['accuracy'])
Спасибо за помощь
Рекомендую включить больше информации в ваш пост – так вы сможете получить больше помощи. Каков размер вашего датасета? Сколько эпох вы обучаете? Какова точность и значение потерь после обучения?
Тем не менее, я рекомендую обратить внимание на обратный вызов ранней остановки callback.
Он остановит обучение, когда ваша модель перестанет улучшаться в соответствии с заданной метрикой. Я нашел это полезным, когда использую потери в качестве метрики. Вам также следует обязательно следить за потерями и точностью вашей модели в каждой эпохе и остановить обучение, когда они перестанут улучшаться. Tensorboard, другой обратный вызов, может помочь с этим.
Вы также можете попробовать уменьшить количество узлов на слой, поскольку модель с большим количеством параметров имеет большую способность к запоминанию, что уменьшает способность вашей модели к обобщению. 300 узлов – это много для первого слоя вашей модели для данных всего с 11 признаками, но, если честно, все действительно зависит от данных.
Ответ или решение
Обработка переобучения в задачах классификации — это критически важный аспект, с которым сталкиваются специалисты в области информационных технологий и машинного обучения. В этой статье мы детально рассмотрим, как эффективно справиться с переобучением на основе предоставленного вами случая классификации.
Проблема переобучения
Переобучение (overfitting) возникает, когда модель слишком хорошо подстраивается под обучающие данные, включая шумы и случайные колебания, вместо того, чтобы выявлять характерные закономерности. Это может привести к низкой производительности модели на новых, невидимых данных, что видно из представленной вами матрицы ошибок (confusion matrix):
[[ 0 0 5 1 0 0]
[ 0 0 19 14 0 0]
[ 0 0 217 151 0 0]
[ 0 0 84 282 0 0]
[ 0 0 6 111 0 0]
[ 0 0 0 10 0 0]]Из этой матрицы следует, что модель не справляется с ошибками классификации, особенно на более сложных классах, что может свидетельствовать о переобучении.
Способы борьбы с переобучением
1. Регуляризация
Вы уже используете keras.regularizers.l2, что является хорошим шагом для снижения сложности модели. Вы можете попробовать увеличить коэффициент регуляризации, чтобы уменьшить влияние нагрузки на модель:
classifier.add(Dense(250, activation='tanh', kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.15))) # Увеличьте значение2. Дропаут (Dropout)
У вас уже есть несколько уровней дропаута, что также эффективно против переобучения. Рассмотрите возможность изменения процентного соотношения дропаута:
classifier.add(Dropout(0.4)) # Это может быть увеличено, например, до 0.63. Уменьшение размерности модели
Обратите внимание на количество нейронов в слоях. Если у вас всего 11 признаков, возможно, стоит уменьшить количество нейронов в первых слоях, чтобы предотвратить переобучение. Рассмотрите следующее:
classifier.add(Dense(150, input_dim=11)) # Уменьшение до 1504. Увеличение объема данных
Если это возможно, увеличение объема учебных данных может способствовать лучшему обобщению. Это можно сделать с помощью методов аугментации данных или сбора новых данных.
5. Использование обратных вызовов (Callbacks)
К числу полезных обратных вызовов относятся:
- Early Stopping: Это поможет остановить обучение, когда ваше значение потерь на проверочной выборке перестанет улучшаться.
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)- TensorBoard: Этот инструмент позволяет визуализировать метрики обучения и оценивать, когда стоит остановить тренинг.
6. Кросс-валидация
Использование кросс-валидации помогает гарантировать, что модель сохранила свою способность к обобщению на различных подмножествах данных.
Заключение
Переобучение является стандартной проблемой в задачах классификации, и для его преодоления важно применять комплексный подход. Использование регуляризации, дропаута, уменьшение нейронной архитектуры, увеличение данных и применение современных методов мониторинга, таких как Early Stopping и TensorBoard, — это шаги, которые могут значительно повысить качество обученной модели.
Если у вас есть информация об объеме данных, количестве эпох и результатах точности и потерь, это может быть полезно для более детального анализа и возможной настройки параметров модели в будущем.