Вопрос или проблема
Я обучаю нелинейный классификатор для многослойной задачи классификации. Я подготавливаю обучающие данные в виде отображения пар целых координат (x1, x2) в целое число от нуля до трех. Для каждой пары координат x1/x2 я генерирую 5000 обучающих примеров с добавленным гауссовским шумом. Я обучаю на классификаторе с пятью слоями, в каждом скрытом слое по 10 нейронов:
class ClassifierFiveHiddenLayer(nn.Module):
def __init__(self, num_inputs, h1, h2, h3, h4, h5, n_outputs):
super().__init__()
self.act_fn = nn.Tanh()
self.linear1 = nn.Linear(num_inputs, h1)
self.linear2 = nn.Linear(h1, h2)
self.linear3 = nn.Linear(h2, h3)
self.linear4 = nn.Linear(h3, h4)
self.linear5 = nn.Linear(h4, h5)
self.linear6 = nn.Linear(h5, n_outputs)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.linear2(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.linear3(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.linear4(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.linear5(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.linear6(x)
return x
Однако, результат теста выглядит не совсем корректно, в том смысле, что классификатор не способен классифицировать тестовые данные:
Нелинейное отображение выглядит следующим образом:
xy_mapping = {
(0, 0): 0,
(0, 1): 0,
(0, 2): 1,
(0, 3): 2,
(1, 0): 1,
(1, 1): 0,
(1, 2): 2,
(1, 3): 2,
(2, 0): 3,
(2, 1): 3,
(2, 2): 2,
(2, 3): 2,
(3, 0): 3,
(3, 1): 2,
(3, 2): 3,
(3, 3): 0
}
Я не совсем уверен, как это улучшить. Нужно ли добавить больше слоев? Шире слои? Больше обучающих точек?
В качестве контроля обычная классификация XOR, похоже, работает:
Ответ или решение
Для улучшения вашего классификатора я предлагаю рассмотреть несколько аспектов, касающихся архитектуры модели, обучения и обработки данных. Вот некоторые рекомендации, которые могут помочь повысить производительность вашего классификатора:
1. Анализ архитектуры модели
- Увеличение ширины слоев: Начните с увеличения числа нейронов в каждом скрытом слое. Например, вместо 10 нейронов попробуйте 20 или 30. Это может помочь модели лучше захватывать сложные паттерны в данных.
- Использование других функций активации: Tanh может иметь проблемы с градиентами. Попробуйте использовать ReLU или его вариации (Leaky ReLU, PReLU). Эти функции могут помочь ускорить обучение и улучшить результаты.
2. Регуляризация
- Dropout: Добавьте слои Dropout между слоями, чтобы предотвращать переобучение. Например, используйте 20-30% выпадение нейронов.
- L2-регуляризация: Это также поможет сделать вашу модель менее склонной к переобучению.
3. Обработка данных
- Больше данных: Если это возможно, попытайтесь собрать больше данных. Однако, поскольку вы генерируете данные с использованием гауссовского шума, попробуйте изменить параметры шума или сгенерировать данные с различными спектрами шумов, чтобы улучшить обобщающую способность модели.
- Аугментация данных: Попробуйте добавить аугментацию данных, если это применимо, чтобы изменить существующие данные для улучшения обучающей выборки.
4. Процесс обучения
- Увеличьте число эпох: Убедитесь, что вы обучаете модель достаточно долго. Попробуйте увеличить количество эпох до 100 или больше, наблюдая за потерей и метриками валидации, чтобы убедиться в отсутствии переобучения.
- Оптимизация гиперпараметров: Используйте техники поиска по сетке или случайного поиска для нахождения оптимальных гиперпараметров, таких как скорость обучения, регуляризация и размер батча.
5. Анализ результатов
- Проверка на переобучение: Постоянно следите за потерей на обучающей и валидационной выборках. Если валидационная потеря растет, это может быть признаком переобучения.
- Проверка на разные классы: Убедитесь, что ваш классификатор равномерно классифицирует все классы. Возможно, некоторые классы в вашей выборке недопредставлены, что может вызвать дисбаланс в результатах.
6. Альтернативные методы
- Попробуйте другие модели: Если ваши попытки улучшить текущий классификатор не увенчиваются успехом, рассмотрите возможность использования других алгоритмов машинного обучения, таких как случайный лес, градиентный бустинг или методы опорных векторов.
В перспективе, комбинируя эти рекомендации, вы сможете значительно улучшить качество работы вашего классификатора. Не забывайте записывать изменения и их влияние на производительность, чтобы отслеживать, какие шаги приносят наилучшие результаты. Удачи с вашим проектом!