Вопрос или проблема
Обучал одну и ту же модель дважды с одним и тем же набором данных, теми же параметрами (эпохи, размер батча, скорость обучения и т. д.). Но обе обученные модели показывают разную точность как на обучающей, так и на тестовой выборке на одном и том же наборе данных.
(код одинаковый для обеих моделей)
Почему обе модели показывают разную точность?
-
Обучите модель
Тестовая точность = 87,98%
-
Снова обучите модель
Тестовая точность = 67,18%
Где-то в коде должен быть какой-то параметр, который инициализируется случайным образом, это обычно называют случайным.seed. Это может быть разная инициализация весов вашей нейронной сети, которая влияет на результаты, или, возможно, различие в кросс-валидации, если делать это случайным образом.
Степень различия в производительности предполагает, что у вас может не быть достаточного объема данных для надежного обучения хорошей модели, или ваша модель недостаточно специфицирована и застревает в разных локальных минимумах. Рассмотрите возможность изменения скорости обучения и других гиперпараметров и посмотрите, останется ли эффект.
Часто первоначальное обучение проходит медленно, потому что модель застряла в части пространства параметров с низкими градиентами. Затем она по сути совершает случайную прогулку, пока не достигнет аттрактора.
Вы часто можете получить лучше сформированную поверхность потерь, применяя регуляризацию – тогда обучение меньше зависит от удачи.
Если вы используете Tensorflow / Keras, убедитесь, что установили случайное седло с помощью:
tf.random.set_seed(42)
Ответ или решение
Различная точность двух одинаковых обученных моделей, несмотря на идентичные параметры, таких как количество эпох, размер батча, скорость обучения и использование одного и того же датасета, может вызывать вопрос: почему так происходит? Давайте рассмотрим несколько ключевых аспектов, объясняющих это явление.
Фактор случайности
-
Случайная инициализация весов: Одна из наиболее распространённых причин различий в результатах заключается в случайной инициализации весов нейронной сети. Каждый раз, когда вы запускаете обучение модели, веса могут инициализироваться по-разному. Это может привести к тому, что модели окажутся в разных точках пространства параметров и, как следствие, могут обучаться по-разному. Чтобы обеспечить воспроизводимость, рекомендую установить фиксированное значение случайного семени, например, с помощью:
import tensorflow as tf tf.random.set_seed(42) -
Случайное разбиение данных: Если во время обучения используется случайное разбиение данных для валидации или кросс-валидации, это также может привести к различиям в точности. Применение фиксированного семени здесь тоже может помочь.
Архитектура модели и локальные минимумы
-
Локальные минимумы: Нейронные сети могут застревать в различных локальных минимумах, что может приводить к значительным различиям в результатах даже при одинаковых параметрах. Если оптимизационный алгоритм начинает обучение из разных начальных точек, он может находить разные локальные минимумы, что может значительно влиять на скорость и качество обучения.
-
Пространство состояний: Иногда модель может оказаться в сложных частях пространства параметров, где градиенты очень маленькие. Это затрудняет процесс обучения, и модель может «блуждать» по параметрическому пространству, прежде чем найдет оптимальное решение.
Объем данных и спецификация модели
-
Достаточность данных: Если у вас недостаточно данных для обучения, это может также привести к значительным колебаниям в точности, так как модель может не иметь возможности обобщать полученные знания. Это явление становится особенно заметным в случае сложных моделей, требующих большого объёма данных для надлежащего обучения.
-
Недостаточная спецификация модели: Возможно, ваша модель слишком проста для задачи, и ей не хватает способности захватывать сложные паттерны в данных. Это приведет к тому, что она будет демонстрировать нестабильные результаты.
Как улучшить результаты
- Попробуйте изменить параметры гиперпараметров, такие как скорость обучения, количество слоёв и количество нейронов в каждом слое.
- Используйте регуляризацию для уменьшения переобучения и улучшения формы функции потерь. Это может помочь модели быть менее зависимой от начальных условий.
Заключение
Различия в точности двух обученных моделей на идентичных данных могут быть вызваны множеством факторов, среди которых случайная инициализация весов, параметры случайности в данных, возможность застревания в локальных минимумах и недостатки в данных. Обеспечение воспроизводимости через установку фиксированного случайного семени и использование подходящих методов регуляризации и настройки гиперпараметров поможет вам достичь более стабильных и предсказуемых результатов.