Почему моя модель Transformer выдает один и тот же класс для каждого токена и не улучшается, несмотря на снижение потерь?

Вопрос или проблема

В настоящее время я обучаю модель Transformer для задачи классификации последовательностей, используя CrossEntropyLoss. Мой входной тензор имеет размерность (batch_size, classes, seq_len), а целевой тензор имеет размерность (batch_size, seq_len).

Однако я столкнулся с странной проблемой:

Хотя значение потерь уменьшается с каждой эпохой, выход модели, похоже, не улучшается. В частности, логиты для каждого токена в последовательности стремятся к нулю, за исключением первого класса, который всегда равен 1. По сути, модель предсказывает только нулевой токен для всех позиций в последовательности.

Вот пример вероятностей классов:

tensor([[1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
        ...,
        [1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.],
        [1., 0., 0.,  ..., 0., 0., 0.]], device="cuda:0")

Указывает ли такое поведение на то, что моя модель не обучается корректно, или есть потенциальная ошибка в моей реализации? Любые идеи или предложения по диагностике и исправлению этой проблемы будут очень полезны!

Заранее спасибо за вашу помощь!

Кажется, что ваша проблема может быть связана либо с реализацией вашего обучения, либо с данными, которые вы предоставляете. Если вы реализовали модель самостоятельно, то иногда полезно взглянуть на значения градиентов для ваших соответствующих параметров тензоров. Также попробуйте проверить токенизацию и функции активации вашей модели.

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись, может иметь несколько причин, и давайте подробно рассмотрим возможные источники ошибок и способы их диагностики и устранения.

Неправильная форма тензоров: Вы упомянули, что ваш входной тензор имеет форму (batch_size, classes, seq_len), тогда как обычно для задач классификации последовательностей ожидается форма (batch_size, seq_len, classes). Это может привести к тому, что классы отождествляются с временными шагами, а не с самими токенами. Убедитесь, что порядок измерений тензоров совпадает с ожиданиями модели.
Инициализация весов: Если веса вашей модели инициализированы неправильно (например, слишком большими значениями), это может привести к тому, что выходы будут быстро зацикливаться на одной и той же метке. Рассмотрите возможность использования стандартных методов инициализации весов, таких как Инициализация Хави или Инициализация Глорот.
Проблемы с данными: Проверьте, правильна ли ваша разметка. Иногда данные могут быть несбалансированы или неправильно размечены, что приведет к тому, что модель будет предсказывать лишь одну класс (например, класс 0), чтобы минимизировать функцию потерь. Если это так, попробуйте сбалансировать классы с помощью методов, таких как аугментация данных или изменение весов классов.
Функция активации: Если используется активация softmax, убедитесь, что она применяется к последнему слою вашей модели. Ошибки в активации могут также привести к некорректной интерпретации выходных данных. Проверьте, действительно ли вы применяете softmax к логитам перед вычислением потерь.
Параметры обучения: Параметры обучения также могут оказывать значительное влияние. Если скорость обучения слишком высокая, это может привести к тому, что модель не сможет эффективно обучаться и будет застревать на одном классе. Попробуйте уменьшить скорость обучения и проверить, улучшится ли ситуация.
Изменение градиентов: Просмотрите значения градиентов для весов и убедитесь, что они обновляются должным образом. Если значения градиентов близки к нулю, это может указывать на проблему с обучением. Используйте функции отладки, чтобы визуализировать градиенты.
Кросс-энтропия и модули: Убедитесь, что ваша функция потерь корректно принимает входные данные. Функции потерь, как правило, ожидают входы в форме (batch_size, seq_len, классы) для последовательной классификации. Убедитесь, что вы правильно сопоставляете целевые значения и трейнинговые выходы.

Для диагностики и устранения данной проблемы начните с проверки каждой из вышеупомянутых областей. В частности, я рекомендую проверить форму ваших тензоров, использование функции активации и правильность разделения классов. Пошаговая отладка и активация логирования помогут вам понять, на каком этапе происходит сбой.

Удачи в вашей работе! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их.