Вопрос или проблема
Я, вероятно, сильно переобучил модель. Но мне было просто любопытно, что может вызвать такое поведение. Я продолжал обучение (Эпоха 1/50 не первая эпоха обучения этой модели). Вы можете видеть, что среднеквадратичная ошибка (потери) очень низкая. Она медленно уменьшается на эпохах с 1 по 40. Затем вскоре она взрывается. Что вызывает такое поведение при обучении моделей?
55706/55706 [=======] - 109с 2мс/шаг - потери: 0.0059 - коэффициент детерминации: 0.9688
…
Эпоха 5/50
55706/55706 [=======] - 105с 2мс/шаг - потери: 0.0033 - коэффициент детерминации: 0.9828
...
Эпоха 40/50
55706/55706 [=======] - 89с 2мс/шаг - потери: 0.0018 - коэффициент детерминации: 0.9906
Эпоха 41/50
55706/55706 [=======] - 110с 2мс/шаг - потери: 0.1853 - коэффициент детерминации: 0.0299
Эпоха 42/50
55706/55706 [=======] - 97с 2мс/шаг - потери: 0.3120 - коэффициент детерминации: -0.6346
Эпоха 43/50
55706/55706 [=======] - 99с 2мс/шаг - потери: 0.3120 - коэффициент детерминации: -0.6345```
Такое поведение может быть связано с темпом обучения, который сначала приближает вас к минимуму потерь, а затем превышает его. Рассмотрите разные темпы обучения, включая адаптивные типы.
Также попробуйте различные методы регуляризации.
Ответ или решение
Вопрос о взрыве среднеквадратичной ошибки (MSE) во время обучения модели является важным аспектом для специалистов в области машинного обучения и ИТ. Давайте рассмотрим возможные причины такого поведения на основе приведенного контекста.
1. Предполагаемое переобучение модели
Судя по вашему описанию, модель демонстрирует очень низкие значения потерь (loss) в течение первых 40 эпох, что может свидетельствовать о переобучении. На этой стадии модель хорошо запоминает особенности обучающей выборки, но не generalizes (обобщает) на новые данные. Это явление часто приводит к тому, что значения потерь резко увеличиваются при дальнейшей тренировке.
2. Изменение скорости обучения
Резкий скачок значения потерь между эпохами 40 и 41 может быть связан с высокими значениями скорости обучения (learning rate). В начале обучения модель может корректно двигаться к минимуму функции потерь, однако с увеличением числа эпох и близостью к оптимальному решению, скорость обучения может привести к «переходу» через минимум, вызывая тем самым взрыв MSE:
- Рекомендация: Убедитесь, что используемая скорость обучения оптимальна. Возможно, стоит обратить внимание на адаптивные методы обучения, такие как Adam или RMSprop. Они могут регулировать скорость обучения на протяжении обучения, что поможет избежать подобных закипаний потерь.
3. Плохая инициализация весов
Некорректная инициализация весов также может привести к нестабильному поведению. Если веса инициализированы слишком большими значениями, это может увеличить значения градиента и, как следствие, значений потерь при обновлении:
- Рекомендация: Проверьте методы инициализации весов, например, He или Xavier. Эти методы способствуют более стабильной работе сети на начальных этапах обучения.
4. Переобучение и недостаточная регуляризация
Регуляризация играет ключевую роль в контроле за сложностью модели. Если она недостаточна, это может привести к переобучению, особенно на больших наборах данных с явными зависимыми переменными:
- Рекомендация: Рассмотрите использование регуляризационных методов, таких как L1 (LASSO) и L2 (Ridge), либо Dropout, для уменьшения влияния переобучения и улучшения обобщающей способности модели.
5. Таблица совместимость и качество данных
Наконец, не стоит забывать о качестве данных. Если обучающая выборка содержит выбросы или несанкционированные аномалии, это может также спровоцировать резкие изменения в значениях потерь при дальнейшем обучении:
- Рекомендация: Проведите предварительный анализ данных и очистку от выбросов, чтобы убедиться, что ваша модель обучается на качественной выборке, что помогает достигнуть более стабильного обучения.
Заключение
В заключение, взрыв среднеквадратичной ошибки обычно указывает на наличие нескольких взаимосвязанных проблем, включая скорость обучения, инициализацию весов, уровень регуляризации и качество входных данных. Рекомендуется поэкспериментировать с этими параметрами и проводить тесты, чтобы достичь необходимого уровня производительности вашей модели.