Вопрос или проблема
Я только начинаю изучать область машинного обучения. Я учусь использовать keras для получения практического опыта. Я выбрал классификацию данных 20_newsgroups для своей задачи, я использовал glove.6B.50d.txt для встраиваний.
Я решил обучать RNN для этой задачи, потому что она лучше справляется с обучением на временных рядах. Я обучал модель с различными комбинациями слоев LSTM и выходных размерностей, прежде чем прийти к одной комбинации. Затем я попробовал модель CNN для той же задачи.
Что я обнаружил, так это то, что модель CNN могла учиться быстрее и показывала около 65% точности в конце 15 эпох, в то время как модель RNN потребовала 50 эпох, чтобы получить такую же валидационную точность, даже после нескольких испытаний с различными скоростями обучения. Но в конце обе модели давали около 65-70% валидационной точности после еще некоторого времени обучения. Я остановил свои эксперименты на этом.
Мой вопрос в том, что я предполагал/ожидал, что RNN будет работать лучше. Согласно моему пониманию RNN, она формирует память о данных временных рядов. Что я здесь упускаю?
Сверточная нейронная сеть (CNN) учит пространственные отношения в данных, которые связаны с целевыми значениями. В текстовых данных пространственные отношения определяются тем, какие слова находятся рядом друг с другом. Конкретный пример — “изменение на лету”, которое связано с категорией rec.sport.hockey.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) изучает одно скрытое представление данных по последовательной последовательности. Это представление не имеет преимущества в отношении производительности оценочного показателя для данной задачи.
Другими словами, изучение пары важных слов для категоризации текста происходит быстрее и имеет практически такую же производительность оценочного показателя, как и изучение представления всего текста.
Ответ или решение
Сравнение CNN и RNN при классификации данных 20_newsgroups
Введение
В современном мире машинного обучения выбор правильной архитектуры нейронной сети может оказать значительное влияние на результаты, особенно когда речь идет о текстовых данных. В этом контексте мы рассмотрим различия между сверточными нейронными сетями (CNN) и рекуррентными нейронными сетями (RNN) на примере классификации данных 20_newsgroups с использованием предобученных векторных представлений слов GloVe.
Проблема
Данные 20_newsgroups представляют собой набор текстов, разбитых на 20 категорий новостных групп, что делает их отличным объектом для задач текстовой классификации. Задача состоит в том, чтобы эффективно определить, к какой категории принадлежит данный текст. Изначально вы выбрали RNN, основываясь на предположении, что ее способность обрабатывать последовательные данные, такие как текст, обеспечит лучшее качество классификации.
Особенности RNN
Рекуррентные нейронные сети по своей природе подходят для обработки последовательностей, так как они запоминают информацию о предыдущих элементах последовательности в скрытом состоянии. В теории, это позволяет им запоминать контекст, который может быть полезен для задач, где порядок слов играет критическую роль. Однако в данной задаче несколько аспектов могут ограничить эффективность RNN:
-
Долгосрочные зависимости: Хотя RNN имеют механизмы для обработки зависимостей, проблемы с затуханием градиента могут затруднить обучение на длинных последовательностях, когда необходимо запомнить информацию издалека.
-
Скорость обучения: Как вы уже заметили, RNN требует больше времени на обучение. Это связано с тем, что каждая итерация учитывает предыдущие состояния, что делает обучение более затруднительным.
Особенности CNN
С другой стороны, сверточные нейронные сети работают за счет анализа локальных паттернов в данных. При обработке текстовой информации CNN эффективно выявляют ключевые фразы и термины, которые могут служить сигнальными индикаторами для классификации. Например:
-
Способность к быстрому обучению: CNN могут быстрее достигать хороших результатов, так как они обрабатывают текст в виде фиксированных окон, а не последовательностей. Это позволяет сгладить проблемные аспекты, связанные с порядком слов.
-
Лучшее обнаружение локальных зависимостей: CNN идеально подходят для извлечения локальных паттернов, таких как устойчивые словосочетания, что критично для классификации текстов.
Результаты
Вы отметили, что обе модели в итоге достигли сравнимой точности (65-70%), но CNN смогли выдать эту точность гораздо быстрее по сравнению с RNN. Это указывает на то, что для задачи классификации текстов, таких как 20_newsgroups, CNN могут быть более эффективными, так как они могут быстрее извлекать значимые признаки из данных.
Заключение
Ваше предположение о превосходстве RNN в задачах обработки текстов имеет смысл в теории. Однако, на практике, для задачи классификации текстов, таких как 20_newsgroups,CNN могут предложить быстреее и более надежное решение. Это связано с различиями в механизмах, которыми работают обе архитектуры. В будущем рекомендуется провести более глубокие эксперименты с различными гиперпараметрами и архитектурами, чтобы полностью понять все достоинства и недостатки каждого из подходов.
Выбор между CNN и RNN будет зависеть от специфики данных и задачи. В случае текстовой классификации часто именно CNN оказываются более предпочтительными из-за своей способности быстро и эффективно обрабатывать локальные зависимости.