Что заставляет эту модель запоминать?

Вопрос или проблема

class SineNetwork1(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 100)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(100, 1)        

    def forward(self, x):
        x = self.linear(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

class SineNetwork2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(100, 100)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(100, 100)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x) 
        x = self.relu(x)
        return self.linear2(x)  

Ответ или решение

Вопрос о том, почему одна модель запоминает, а другая обучается, является интересным аспектом понимания поведения нейронных сетей. Давайте внимательно рассмотрим обе модели, их архитектуры и соответствующие результаты.

Сравнение моделей

Модель 1: SineNetwork1

• Архитектура: В этой модели имеется один входной слой, который принимает одномерный ввод, линейный слой с 100 нейронами и слой активации ReLU, а затем еще один линейный слой, возвращающий одномерный выход.
• Функциональность: Mодель предназначена для задачи предсказания, используя в качестве входа только одно значение x и вычисляя sin(x). То есть, она эмулирует функцию sin на одномерных входах.

Модель 2: SineNetwork2

• Архитектура: Эта модель имеет два линейных слоя по 100 нейронов каждый и активирующую функцию ReLU между ними.
• Функциональность: В отличие от первой модели, она принимает многомерный ввод (x0, x1, ..., xn) и должна предсказать (sin(x0), sin(x1), ..., sin(xn)).

Причины запоминания

1. Сложность задачи:

   • Вторая модель учитывает контекст предыдущих значений (x0, ..., xn), что делает задачу более сложной. Модель фактически пытается создать зависимость, которая не только требует от нее интерполяции, но и экстраполяции на основе входных данных. По сравнению с первой моделью, которая работает с простым значением x, вторая модель пытается хранить и воспроизводить зависимость между последовательными входными значениями и их синусовыми значениями.

2. Архитектурные ограничения:

   • SineNetwork2, насколько бы она ни была глубока, она не имеет механизма, способного эффективно обработать последовательные зависимости. Это может привести к тому, что модель начинает "запоминать" входные данные, вместо того чтобы "учиться" их интерпретировать. При наличии данным с предыдущих значений, модель может просто запомнить входящее значение и возвращаемое значение.

3. Объем данных и регрессия:

   • Многообразие конфигураций входных данных в SineNetwork2 также может вносить вклад в явление запоминания. Если данные недостаточно разнообразны или если модель не способна схватывать сложные зависимости из-за своей структуры, она может заблокироваться в режиме запоминания, без реального процесса обобщения.

4. Роль функции активации:

   • Использование функции активации ReLU может также быть фактором. В некоторых случаях нейроподобные структуры могут становиться менее адаптируемыми, если их диапазон активированных значений слишком ограничен, что также вносит вклад в запоминание.

Заключение

Чтобы преодолеть эффект запоминания во второй модели, можно рассмотреть следующие методы:

• Увеличение разнообразия данных: Заполнение выборки лучше сбалансированными последовательностями, которые не повторяются слишком сильно, может помочь модели научиться.

• Изменение архитектуры: Использование рекуррентных нейронных сетей (RNN) или других подходов, которые лучше обрабатывают последовательные данные, может привести к более обучаемой модели.

• Профилирование и оптимизация: Постоянное профилирование модели для выявления судей, где модель начинает запоминать, и применение регуляризации может помочь избежать этого эффекта.

Таким образом, различия в обучении моделей часто связаны с архитектурой, подачей входных данных и сложностью задачи. Понимание этих аспектов помогает создавать более эффективные и адаптивные нейронные сети.