Вопрос или проблема
Например, это изображение показывает вывод нейронной сети, я предполагаю, но я не уверен, почему вывод не симметричен. Таким образом, если нейронная сеть выдает 0.6 для сигнала, она должна выдать 0.4 для фона.
Это вывод моей нейронной сети, который симметричен. Однако я не видел, чтобы кто-то другой получал симметричный вывод, как этот. Значит ли это, что я делаю что-то неправильно, или это означает, что первый график не является выводом нейронной сети.
Хорошо, ваш вывод имеет смысл, учитывая то, что вы написали в комментариях. Но если вы не знаете, откуда берется другой вывод, все остальное — это спекуляции. Возможно, он был сгенерирован нейронной сетью с двумя сигмоидальными выходами, а не softmax, и классификация проводилась на основе того, какой выход был больше. В этом случае вам не гарантированы симметричные графики. Таким образом, асимметричный график не обязательно подразумевает, что он не был сгенерирован нейронной сетью, только то, что вывод не происходит из двумерного softmax или пары сигмоид/1-сигмоид.
Ответ или решение
Графики, отображающие выходные данные сетей нейронов для сигналов и фона, представляют собой ключевую визуализацию работы нейронной сети, используемой в задачах классификации. Эти графики, как правило, показывают вероятности, которые модель присваивает различным классам, где «сигнал» представляет интересующий нас класс, а «фон» — остальные классы или фоновые данные.
Динамика выходных данных
В случае выхода нейронной сети на основе двух сигмоидных функций активации, модель генерирует два отдельных значения: одно для сигнала и одно для фона. Эти значения могут быть интерпретированы как вероятности. В идеале, сумма этих вероятностей должна равняться 1, что приводит к симметричному выводу. Однако, как вы правильно заметили, не всегда наблюдается идеальная симметрия.
Ассиметрия графиков
-
Выходы двух сигмоидов: Если выходы относятся к двум отдельным сигмоидным функциям, то каждая из них может принимать значения от 0 до 1 независимо. Это создает возможность для ассиметричного распределения вероятностей, что в свою очередь может быть дополнительным сигналом о том, как нейронная сеть обрабатывает информацию.
-
Стратегия классификации: При наличии двух выходов, решение о классификации может приниматься на основе большего из двух значений (например, сигнал если вероятность сигнала больше вероятности фона, и наоборот). Это также позволяет наблюдать ассиметрию в выходах.
Усредненный или премоделированный вывод
Ваш график, показывающий симметричное распределение вероятностей, вероятно, получен с использованием более простой модели — возможно, с одной функцией активации, такой как softmax, которая обеспечивает нормализацию выходных вероятностей так, что они всегда суммируются до 1. В случае вашей сети, если одно значение равно 0.6 (для сигнала), то вероятность фона будет 0.4 (1 – 0.6).
Позиции для улучшения
Если вы хотите достичь более точного и обоснованного вывода в своих графиках, можно рассмотреть улучшение модели, например, использование более сложных архитектур или обучение на более разнообразном наборе данных. Также стоит обратить внимание на гиперпараметры модели, такие как количество слоев и их размерность, а также функции активации.
Заключение
Выводы нейронных сетей могут варьироваться в зависимости от их архитектуры, и ассиметрия выходных данных не всегда указывает на ошибку в модели. Это может быть следствием особенностей архитектуры или стратегии классификации. Важно понимать, какие типы функций активации использует ваша модель и как они влияют на окончательные результаты. Это знание позволит вам более адекватно интерпретировать графики и использовать их для дальнейшей оптимизации вашей нейронной сети.