Вопрос или проблема
Предположим, что мы обучили модель для классификации проблемы с 5 классами. Теперь, если мы используем ту же модель без повторного обучения для проблемы с 7 классами, что произойдет? У нас все еще есть 5 предыдущих классов и два дополнительных класса. Какие условия должны быть у данных в реальном времени, чтобы оригинальная модель хорошо работала с новыми данными? Я рассмотрел рекомендации SE по моему вопросу, и два указанных вопроса являются наиболее близкими, однако не содержат подходящих подсказок для ответа на мой вопрос. Я был бы признателен, если бы вы также рассказали мне термины, которые используют специалисты или академики для этой проблемы.
Ответ или решение
Когда мы говорим о применении модели машинного обучения к невиданным данным, особенно в контексте расширения классов, важно учитывать несколько факторов для обеспечения эффективной классификации. Рассмотрим ситуацию, когда у нас есть модель, обученная на 5 классах, и мы хотим применить эту модель к новым данным, которые содержат 7 классов — 5 изначальных и 2 новых.
-
Работа с новыми классами:
- Если модель была обучена только на 5 классах, то теоретически, когда она встречает новые классы, она не сможет их корректно классифицировать, так как эти классы не были представлены в обучающем наборе данных. В таких случаях модель может просто игнорировать новые классы или отнести их к существующим.
-
Условия для хорошей работы модели:
- Сходство в характеристиках данных: Данные, на которых вы хотите применять модель, должны иметь схожие характеристики с теми, на которых модель была обучена. Это включает в себя такие аспекты, как распределение признаков, типы данных и масштабирование.
- Неизменность классов: Если новые классы не пересекаются и не имеют значительных схожестей с уже существующими, это может затруднить процесс классификации. Идеальный сценарий — если новые классы имеют некоторые общие характеристики с уже известными классами, что позволит модели использовать ранее усвоенные знания.
- Отсутствие смещения: Необходимо убедиться, что новые данные не содержат смещения по сравнению с обучающим набором данных. Например, если в обучающем наборе одной из категорий было значительно больше данных, новый баланс может повлиять на производительность модели.
-
Стратегии адаптации модели:
- Адаптация с использованием Ensemble методов: Один из подходов — складывать результаты моделей с разных классов, создавая ансамбль моделей, который может учитывать новые классы, основываясь на собранных данных.
- Тонкая настройка (Fine-tuning): Если есть возможность, можно добавить новые данные для обучения модели без пересмотра старых классов, путем дополнительной дообучения на новом наборе данных.
- Использование семантических свойств: В случаях, когда классы имеют семантические связи, можно рассмотреть возможность использования ссылок или метаинформации для лучшего понимания новых классов.
-
Терминология:
- Классификация с неизвестными классами (Open Set Classification): Это область исследований, которая фокусируется на моделях, способных справляться с ситуациями, когда могут появляться новые классы.
- Неполное обучающее множество (Incomplete Training Set): Ситуация, в которой модель обучалась без полного спектра классов, что может стать проблемой для производительности.
В заключение, применение модели к новым данным с дополнительными классами без переобучения представляет собой сложную задачу. Для достижения хороших результатов модель должна работать в условиях, максимально приближенных к тем, на которых она обучалась, и важно учитывать существование новых классов. В противном случае можно ожидать значительное ухудшение производительности.