Вопрос или проблема
У меня есть модель бинарной классификации для прогнозирования временных рядов, состоящая из нескольких слоев ячеек LSTM или GRU. Обучение происходит с ранней остановкой на заданном валидационном наборе.
Дело в том, что мои результаты сильно варьируются при изменении случайных семян (я использую детерминированный переключатель в TensorFlow). Я предполагаю, что это связано с инициализацией случайного состояния.
В попытке смягчить этот эффект и уменьшить изменчивость я обучил ансамбль моделей с различными семенами и объединил прогнозируемые вероятности, используя определенное правило (медиана, кажется, работает лучше всего). Этот ансамбль обучается с набором гиперпараметров, которые я ранее получил через поиск CV (по одиночным моделям, а не ансамблям).
Теперь мои вопросы:
-
Имеет ли смысл мой подход к ансамблю вообще?
-
Среди моделей в ансамбле всегда (как можно было ожидать) есть одна или две модели, которые показывают лучшие результаты на валидационном и/или тестовом наборах, чем сам ансамбль. Вместо ансамбля, могу ли я просто найти случайное семя, которое, по-видимому, работает лучше всего, и считать это лучшей агностической моделью? В моей голове это кажется опасным с точки зрения некоторого рода ””переобучения”” случайности на конкретные тестовые наборы, но это также может быть просто способом найти лучшие начальные состояния для задачи оптимизации.
-
В общем, как бы вы справились с этой проблемой?
Я буду признателен за любые мысли.
Ответ или решение
ЛСТМ-прогнозирование: Как минимизировать влияние случайного начального состояния
Ваши наблюдения о том, что модель LSTM… и… случайный начальный состояние значимо влияет на результаты, являются распространенной проблемой в области машинного обучения, особенно для рекуррентных нейронных сетей. Давайте разберем ваши вопросы по пунктам.
1. Использование ансамбля моделей
Ваш подход к ансамблю моделей имеет смысл.
Создание ансамбля моделей с различными начальными значениями случайного состояния может способствовать снижению вариативности ваших предсказаний. Эта стратегия позволяет использовать среднее значение предсказаний, как вы уже упомянули, что может улучшить общую стабильность и надежность результатов. Применение медианы в качестве правила агрегации — разумный шаг, особенно когда ваши прогнозы имеют выбросы, поскольку медиана менее чувствительна к экстремальным значениям.
Можно дополнительно рассмотреть другие методы ансамблирования, такие как взвешенное голосование или стекинг, что также может повысить качество прогноза. Эти подходы могут предоставлять более сбалансированные результаты, учитывая, что некоторые модели могут показывать сильные результаты в определенных условиях.
2. Выбор наилучшей модели на основании случайного состояния
Избирательный подход к наилучшему случайному состоянию может привести к переобучению.
Хотя нахождение модели с конкретным случайным состоянием, показывающей отличные результаты, может показаться привлекательным, существует риск переобучения на тестовых данных. Это произойдет, если вы будете выбирать модель, которая хорошо работает только на конкретном наборе данных, а не на более широком выборке. Случайность в инициализации весов может действительно приводить к различиям в производительности, и единственный наилучший результат может быть продуктом удачи, а не истинной производительности модели.
Как альтернатива, можно использовать кросс-валидацию для оценки производительности моделей с различными случайными состояниями, что позволит вам оценить, как стабильно поведение модели на разных подвыборках данных.
3. Обобщенные рекомендации по решению данной проблемы
Итак, как же можно уменьшить влияние случайной инициализации в LSTM?
-
Используйте регуляризацию: Регуляризация, такая как Dropout или L1/L2-регуляризация, поможет предотвратить переобучение и повысить обобщающую способность модели.
-
Адаптивные методы оптимизации: Попробуйте использовать адаптивные оптимизаторы, такие как Adam или RMSprop, которые могут помочь в более стабильной сходимости модели с меньшей зависимостью от инициализации.
-
Изучение гиперпараметров: Характеристики модели могут значительно влиять на ее поведение. Проведите тщательное исследование гиперпараметров, включая размер слоя, количество слоев и скорость обучения, чтобы найти оптимальные значения.
-
Рассмотрите альтернативные архитектуры: Если LSTM оказывается слишком чувствительным, стоит попробовать GRU или другие современные архитектуры, которые могут быть менее подвержены данной проблеме.
-
Систематическое исследование случайных состояний: Тестируйте более широкий диапазон случайных состояний. Можно дополнительно провести анализ, чтобы определить, какие из них показывают наилучшие результаты в различных условиях.
В заключение, ваше стремление к улучшению устойчивости модели и качество прогнозов — это важный шаг. Использование ансамблирования и детальный анализ случайного состояния поможет вам значительно повысить качество ваших LSTM моделей. Постарайтесь внедрять рекомендации, чтобы избежать потенциальных ловушек и сделать вашу модель более надежной и обобщающей.