Вопрос или проблема
Во время обучения моей нейронной сети я наблюдаю следующее поведение:
- крайне нестабильные значения потерь на валидации, в то время как потери на обучении steadily уменьшаются.
- потери на обучении уменьшаются очень медленно (не характерная экпоненциальная кривая затухания)
Архитектура моей модели:
# Создать модель
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(30, input_shape=(train_x.shape[1:]), return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(LSTM(10)))
model.add(Dense(4, activation="linear"))
model.add(Dense(1, activation="linear"))
opt = tf.keras.optimizers.Adam()
# Компилировать модель
model.compile(loss="mean_absolute_percentage_error", optimizer=opt, metrics=['MeanAbsolutePercentageError'])
Обучающая выборка: состоит из 30k последовательностей, последовательности 180×1 (один признак), пытаясь предсказать следующий элемент последовательности.
Валидационная выборка: такая же, как обучающая, но меньший размер выборки
Потери = MAPE
Размер пакета = 32
Обучение выглядит так (зеленые потери на валидации, красные потери на обучении):
Примеры последовательностей из обучающей выборки:
Из валидационной выборки:
Что происходит и как я могу улучшить обучение?
Попробуйте использовать активационную функцию ‘relu’, это может помочь. Кроме того, увеличьте размер пакета, чтобы проверить, станет ли уменьшение потерь более плавным или нет. Несмотря на то, что график нестабилен, общая тенденция потерь снижается. Попробуйте переобучить данные как можно больше (увеличьте количество слоев LSTM / Dense, эпохи), чтобы увидеть, действительно ли данные поддаются обучению.
Ответ или решение
Проблема с Регрессией LSTM RNN: Нестабильная Валидационная Потеря во Время Обучения
Проблема, которую вы описали, — высоко изменчивость валидационной потери (validation loss) во время тренировки LSTM RNN, в то время как обучающая потеря (training loss) уменьшается. Этот феномен может быть вызван рядом факторов. Рассмотрим наиболее распространенные причины и возможные решения.
1. Архитектура Модели
Ваше текущее построение модели состоит из двух двунаправленных LSTM-слоев с маленьким количеством нейронов. Это может быть недостаточно для сложных последовательностей, что приводит к недообучению и нестабильной валидационной потере. Рассмотрите возможность увеличения числа нейронов в LSTM-слоях или добавления дополнительных скрытых слоев. Можно попробовать:
model.add(Bidirectional(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(train_x.shape[1:]))))
model.add(Bidirectional(LSTM(25)))2. Потеря и Оптимизация
Вы используете mean_absolute_percentage_error (MAPE) в качестве функции потери, которая может быть чувствительна к выбросам и не идеальна для всех типов данных. Попробуйте заменить её на mean_squared_error (MSE) или mean_absolute_error (MAE). Это может помочь стабилизировать валидационную потерю.
3. Размер Пакета
Размер пакета (batch size) установлен на 32. Увеличение размера пакета может сократить изменчивость градиента и привести к более стабильным обновлениям весов. Попробуйте увеличить его, например, до 64 или 128, чтобы увидеть, улучшается ли плавность обучающего процесса.
4. Регуляризация
Проблема с переобучением может быть причиной ваших наблюдений. Вы можете рассмотреть возможность использования регуляризации, такой как Dropout, для уменьшения переобучения на валидационном наборе. Например:
model.add(Dropout(0.2))5. Изучение Данных
Важно убедиться, что данные, на которых вы обучаете модель, действительно поддаются обучению. Убедитесь, что ваш набор данных не содержит значительных выбросов и предсказания для последовательностей имеют смысл. Если данные слишком шумные, это будет усложнять обучение.
6. Долгосрочные и Краткосрочные Памяти
LSTM подходит для работы с длинными последовательностями, но в некоторых случаях неэффективно для коротких последовательностей. Возьмите во внимание переобучение или использование других методов обработки последовательностей, таких как GRU, которые требуют меньшей вычислительной мощности и могут более эффективно управлять памятью.
7. Увеличение Эпох
Вы можете также попробовать увеличить количество эпох обучения. Это может помочь вашей модели лучше подстраиваться под данные, особенно если вы заметили, что тренд в обучающей потере продолжает снижаться.
Заключение
Проблема нестабильной валидационной потери может быть вызвана многими факторами, начиная от архитектуры модели и заканчивая предобработкой данных. Попробуйте применить рекомендации, приведенные выше, и внимательно следите за результатами. Это поможет вам выяснить, какие изменения имеют наибольшее влияние на обучение вашей модели. Удачи в тренировке глубокой нейронной сети!