Итерация пакетной обработки MLP в Python

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Проблема запоминания и использование пакетной итерации
Шаги для реализации пакетной итерации
Полезные советы
Заключение

Вопрос или проблема

Я использую MLPRegressor в sklearn для обучения сети с примерно 1000 входами и непрерывной выходной переменной. По существу, проблема заключается в классификации изображений (1000 пикселей), где распределение пикселей связано с непрерывной выходной переменной.

Я могу генерировать произвольно большую обучающую выборку, но сталкиваюсь с проблемами памяти при загрузке массивов в numpy на одном компьютере. Я выбрал гиперпараметры, которые дают разумный результат при ограниченной (5000) обучающей выборке, но пытаюсь выяснить, как лучше всего обучить сеть с данным объемом данных на два порядка больше. Есть ли способ передать мини-пакеты в sklearn самостоятельно, чтобы я мог управлять памятью и вводом-выводом? Полезно ли обучение и повторное обучение сети, если я смогу настроить способ чтения пакетов для каждого шага обучения в случайном порядке?

Я предполагаю, что это распространенная проблема, но мне сложно найти разумное решение.

В Scikit-learn есть метод MLPRegressor .partial_fit для обучения на пакетах, который поможет решить эту проблему с памятью.

Ответ или решение

Обучение MLPRegressor с использованием пакетной итерации в Python

Работа с большими наборами данных может представлять собой сложную задачу, особенно когда речь идет о нейронных сетях, таких как MLP (многослойный перцептрон), реализованных в библиотеке Scikit-learn. В вашем случае, с набором данных, состоящим из 1000 входных переменных и непрерывной выходной переменной, возникает необходимость в эффективной обработке данных, чтобы избежать проблем с памятью.

Проблема запоминания и использование пакетной итерации

При работе с наборами данных, состоящими из десятков тысяч и более наблюдений, загрузка всех данных в память может привести к критическим проблемам. Решением данной проблемы в Scikit-learn является использование метода .partial_fit(), который поддерживает обучение модели на меньших пакетах данных, что существенно снижет требования к памяти.

Шаги для реализации пакетной итерации

Подготовка данных: Если вы можете сгенерировать большой объем данных, убедитесь, что каждый пакет данных является хорошо сбалансированным и случайным. Это поможет в создании более обобщающей модели.
Инициализация модели: Начните с создания объекта MLPRegressor с необходимыми гиперпараметрами.
```
from sklearn.neural_network import MLPRegressor

mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=1, warm_start=True)
```
Здесь важно установить max_iter=1, чтобы модель обновлялась только после каждой пакетной итерации, а параметр warm_start=True позволит использовать вес предыдущей итерации.

Обучение модели по пакетам: Разделите ваши данные на небольшие пакеты (например, по 100 или 200 примеров) и передавайте каждый пакет в метод .partial_fit(). Это позволит модели обучаться на каждом пакете, управляя при этом потреблением памяти.

import numpy as np

# Пример генерации данных
X_train = np.random.rand(100000, 1000)  # 100 000 примеров, 1 000 признаков
y_train = np.random.rand(100000)         # Непрерывный выход

# Определение размера пакета
batch_size = 200
for i in range(0, X_train.shape[0], batch_size):
   X_batch = X_train[i:i + batch_size]
   y_batch = y_train[i:i + batch_size]
   mlp.partial_fit(X_batch, y_batch)

Оценка модели: После обучения на всех пакетах вы можете оценить производительность вашей модели, используя наборы тестовых данных.

Полезные советы

Случайная выборка: Чтобы улучшить обобщающие способности модели, старайтесь randomly перетасовывать данные между итерациями.
Мониторинг результатов: Используйте методы кросс-валидации для оценки модели на различных поднаборах данных, это поможет вам выбрать лучшие гиперпараметры и обнаружить возможные проблемы с переобучением.
Параллелизм: Если у вас есть возможность, рассмотрите вариант параллельного обучения на нескольких машинах или процессах, чтобы ускорить обработку данных.

Заключение

Использование метода .partial_fit() в MLPRegressor позволяет справляться с ограничениями памяти при обучении на больших объемах данных. Стратегия пакетной итерации не только устраняет проблемы с памятью, но и может улучшить результаты путем использования случайной выборки. Таким образом, вы сможете эффективно обучать свою модель с учетом объема данных в два порядка больше, чем начальный.