Вопрос или проблема
Я обучаю классификационную сверточную нейронную сеть (CNN) на размеченном наборе данных $\langle x,y\rangle$. Сеть достигает 0.92% точности на тестовых и валидационных наборах. После этого процесса я предварительно обрабатываю данные, чтобы смоделировать разумные условия, пропуская их через некоторый процесс $\hat{x}=\Psi\{x\}$ и получая новый набор данных $\langle\hat{x},y\rangle$ с теми же метками. Примером этого процесса является преобразование между цветовыми доменами, например, $x\in RGB$ и $\hat{x}\in grayscale$.
В приведенном примере процесс может ухудшить производительность сети, если используются цветовые признаки, которые были утеряны. В моем случае данные не потеряны, хотя они могут быть искажены. После применения $\Psi$ я обучаю новую сеть, и производительность ухудшается, достигая всего 0.81% точности. Я предполагал, что испытываю сдвиг концепции, хотя не уверен, как это показать или визуализировать. Также я не знаю, как исправить сдвиг концепции в нейронных сетях.
К сожалению, я не могу раскрыть конкретный случай, с которым я работаю. Есть ли способ проанализировать или показать, что распределение данных изменилось в новом домене?
Как мне обратиться к описанному случаю и что я могу сделать, чтобы попытаться улучшить производительность (независимо от конкретной задачи)?
Существует много способов обнаружить сдвиг ковариат, например, дивергенция Кульбака-Лейблера, но моим любимым является адверсариальная валидация. Для изображений я также бы рассмотрел shap объяснитель, если он активируется в разных случайных местах в тестовом наборе, вы можете заподозрить что-то недоброе в концепции.
Исправьте сдвиг концепции с помощью нейронных сетей – попробуйте нормализацию по батчам, если вы еще этого не сделали. Почему? Веса более глубокого слоя, обученные нейронной сетью, будут относительно менее зависимыми от весов, обученных на более мелком слое, тем самым предотвращая сдвиг.
Одним из вариантов повышения производительности на новом наборе данных является регуляризация. Регуляризация – это процесс добавления дополнительных ограничений или информации, чтобы уменьшить вероятность переобучения.
Существует множество способов регуляризации CNN – обучение на больших и/или лучших данных, дропаут, L1 или L2 регуляризация или ограничения максимальной нормы.
Ответ или решение
Вопрос касается деградации производительности нейронной сети при переходе на новый домен данных, что может быть вызвано изменением концепции (concept drift). Ниже представлены рекомендации по анализу проблемы и методам её решения.
Анализ изменений в распределении данных
-
Адвенсорная валидация: Это метод, используемый для оценки различий между оригинальным и новым распределением данных. Вы можете создать мета-датасет, который включает в себя оба домена (исходные и измененные данные), и обучить классификатор, чтобы определить, к какому домену относится каждое наблюдение. Если модель показывает высокую точность на тестовом наборе, это может указывать на то, что распределения различаются.
-
Проверка с помощью Kullback-Leibler Divergence: Этот метод может помочь количественно оценить различия в распределении признаков между двумя наборами данных. Различия в распределении признаков могут указывать на возможный концепт-шифт.
-
SHAP-объяснения: Используйте SHAP (SHapley Additive exPlanations) для анализа того, какие признаки активируют сеть. Если сеть фокусируется на разных участках в тестовом наборе по сравнению с обучающим, это может быть признаком изменения концепции.
Решение проблемы деградации производительности
-
Обучение на смешанном наборе данных: Если это возможно, попробуйте обучить модель на объединенном наборе данных, состоящем как из старых, так и из новых образцов. Это может помочь сети лучше адаптироваться к изменениям.
-
Регуляризация: Для повышения производительности на новом домене можно применять различные методы регуляризации. Это может включать:
- Дропаут: Этот метод случайно обнуляет часть выхода нейронов на каждой итерации обучения, что позволяет избежать переобучения.
- L1 или L2 регуляризация: Эти техники добавляют штрафы к весам модели, что может помочь в борьбе с переобучением.
- Max-Norm ограничения: Это ограничение на величину весов для предотвращения чрезмерного увеличения весов, что также может помочь избежать переобучения.
-
Использование нормализации пакетов (Batch Normalization): Эта техника может помочь сделать корректировки на уровне каждой итерации обучения, что снизит зависимость более глубоких слоев от начальных слоев и может смягчить последствия изменения концепции.
-
Оптимизация архитектуры: Возможно, стоит рассмотреть изменение архитектуры сети. Например, вы можете попробовать добавить дополнительные слои, изменить количество фильтров или использовать различные виды активации.
-
Аугментация данных: Если изменения в данных вызваны изменениями в окружении (цветовые домены, освещение и т.д.), может быть полезно применить методы аугментации данных (например, изменение яркости, контраста, повороты и т.д.), чтобы улучшить устойчивость модели.
-
Перенос обучения (Transfer Learning): Если у вас есть предварительно обученная модель, вы можете использовать её в качестве начальной точки для новой модели, которая будет дообучена на новых данных. Это может помочь улучшить производительность за счет использования уже изученных признаков.
Заключение
По сути, вы сталкиваетесь с классической проблемой концептуального сдвига, которая требует внимательного анализа и корректировок вашей модели. Используйте описанные методы для анализа и лечения проблемы, а также экспериментируйте с архитектурой вашей нейронной сети, чтобы добиться наилучших результатов.