Вопрос или проблема
В данный момент я обучаю бинарный классификатор, который принимает 2 входных значения и выводит, какой объект, по его мнению, является “лучшим”.
У меня есть абсолютно огромный набор данных, примерно 2 триллиона записей, и я подаю эти записи в сеть по 300 тысяч записей за раз. Переобучение на данный момент не вызывает беспокойства, так как я запускаю всего один эпоху, поэтому сеть в основном видит новые данные в каждом цикле.
На данный момент потеря при обучении стабильно снижается, а точность обучения растет.
Моя валидационная потеря немного снижается, но сильно колеблется. Моя валидационная точность растет примерно с такой же скоростью, с какой растет моя точность обучения.
Увидим ли мы в конце концов сильное падение валидационной потери, когда сеть станет более “уверенной”? Я понимаю, что это очень сложный вопрос без дополнительных деталей, но видели ли вы такое поведение ранее в ваших моделях? Меня немного беспокоит, что эти эксперименты занимают так много времени.
При обучении нейронной сети необходимо проходить много эпох, чтобы модель смогла научиться обобщать. То, что происходит сейчас, заключается в том, что модель изменяет веса, чтобы подстроиться под наблюдаемые данные (снижение потерь при обучении), но не обобщает (что подтверждается высокой изменчивостью на валидационных данных).
Существует несколько вариантов:
- Сжать ваши данные. Используйте только самые значимые данные для обучения.
- Увеличить масштаб обучения. Используйте графические процессоры (GPU) или распределенное обучение.
- Долгое обучение.
Если у вас много данных и, возможно, записи очень похожи, я бы посоветовал вам провести отбор, возможно, сохраняя такое же соотношение между 0 и 1, чтобы обучать вашу модель более чем на 1 эпоху.
По моему опыту, если вы не достигаете переобучения, то скорее всего у вас недообучение, что, на мой взгляд, хуже, и вам нужно применять методы, чтобы достичь этого переобучения, такие как обучение на большее количество эпох, добавление параметров, поиск новых признаков или попытка использовать разные модели (деревья градиентного бустинга хорошо подходят для переобучения).
Ответ или решение
Будет ли в конечном итоге снижаться моя валидационная потеря?
При обучении нейронной сети, особенно в контексте бинарной классификации, вопрос о поведении валидационной потери является важным для понимания того, насколько хорошо модель сможет обобщать полученные данные. Рассмотрим вашу ситуацию более подробно.
1. Анализ текущих результатов
Вы упоминаете, что ваша обучающая потеря уменьшается, а точность увеличивается, что является положительным знаком. Однако хаотичные колебания валидационной потери могут указывать на отсутствие выступления. Колебания могут происходить по ряду причин, включая но не ограничиваясь:
-
Разнообразие данных: Вы упомянули, что вашей модели предстоит обрабатывать гигантский объем данных (около 2 триллионов записей). В таких случаях ваши данные могут содержать много шумов и редких примеров, что может усложнить задачу для модели.
-
Недостаточная обобщаемость: Модель может слишком быстро проверять шаги, обучаясь на специфических примерах в обучающей выборке, но не принимая более обширные закономерности.
2. Отсутствие переобучения как проблема
Хотя переобучение, в избежание которого вы стремитесь, обычно рассматривается как основная проблема, ваш случай может давать обратный результат — недостаточное обучение. Проведение только одного эпохи может привести к тому, что ваша модель не получит достаточно информации для понимания данных. В этом контексте стоит рассмотреть следующие подходы:
- Увеличение числа эпох: Большее количество эпох может позволить модели лучше впитывать данные, что приведет к улучшенной обобщаемости и, в конечном итоге, к снижению валидационной потери. В этом случае лучше всего следить за метриками на валидационных данных, чтобы избежать переобучения.
3. Оптимизация данных
Вы также можете рассмотреть возможность оптимизации ваших данных:
-
Датасет: Возможно, стоит провести отбор данных, отбирая наиболее информативные записи. Это поможет модели быстрее обучаться и сосредоточиться на важной информации.
-
Изменение стратегии выборки: Запускать несколько эпох с подвыборкой данных с сохранением пропорции классов (например, 0 и 1) может улучшить результаты.
4. Использование технологии GPU и распределенного обучения
С учетом вашего обширного набора данных, использование графических процессоров (GPU) или распределенных вычислений может ускорить процесс обучения, тем самым позволяя вам экспериментировать с большим количеством эпох.
5. Заключение и прогнозы
На основании вашей текущей ситуации, можно предположить, что если вы будете продолжать обучение в течение более чем одной эпохи и внесете изменения в выбор данных и архитектуру модели, то со временем увидите улучшение в валидационной потере. Поскольку модель накапливает больше информации и находит более глубокие закономерности в данных, ожидаемое снижение валидационной потери вполне вероятно.
В случае возникновения дальнейших вопросов или если потребуется помощь с конкретными аспектами обучения, мы всегда готовы вам помочь.