Вопрос или проблема
У меня есть две функции потерь $\mathcal{L}_1$ и $\mathcal{L}_2$ для обучения моей модели. Модель в основном является классификационной. И $\mathcal{L}_1$, и $\mathcal{L}_2$ являются двумя вариантами фокальных потерь. $\mathcal{L}_1$ и $\mathcal{L}_2$ принимают на вход одинаковые вероятности классов и гиперпараметр $\gamma$. Формулировки $\mathcal{L}_1$ и $\mathcal{L}_2$ различны. Можно математически показать, что
\begin{equation}
\mathcal{L}_1\geq\mathcal{L}_2.
\end{equation}
С увеличением числа обучающих образцов разница между $\mathcal{L}_1$ и $\mathcal{L}_2$ уменьшается.
Есть ли преимущество у меньшего значения потерь, $\mathcal{L}_1$, относительно чувствительности или по какому-либо другому параметру?
Есть ли преимущество у меньшего значения потерь, \mathcal{L_1}, относительно чувствительности или по какому-либо другому параметру?
Метод обратного распространения ошибок обновляет на основе градиентов потерь, а не абсолютных значений потерь. Важнее, какое из потерь имеет более правильное направление обновлений, то есть лучшие градиенты.
Чтобы оценить это, вам нужно оценивать гиперпараметры, такие как $\mathcal{L}_1$ против $\mathcal{L}_2$, значение $\gamma$ и другие, используя валидационный набор и метрики валидации.
Я бы ответил отрицательно. Если бы это было не так, вы бы использовали L2, потому что L1 > L2. Но тогда почему бы не использовать L3 = L2 – 1? и затем L4 = L3 – 100? …
.
Ответ или решение
Основываясь на предоставленной информации, вопрос касается сравнения двух функций потерь для модели классификации — (\mathcal{L}_1) и (\mathcal{L}_2). Обе функции являются вариантами фокальной функции потерь и используют один и тот же гиперпараметр (\gamma). Важно отметить, что (\mathcal{L}_1 \geq \mathcal{L}_2), а разница между ними уменьшается с увеличением объема обучающей выборки.
Теперь рассмотрим вопрос о том, возможно ли извлечь преимущество из более низкого значения функции потерь, такого как (\mathcal{L}_2), с точки зрения чувствительности или других метрик. Для этого необходимо учесть следующие аспекты:
-
Градиенты и направление обновлений: В процессе обратного распространения ошибки (backpropagation) нагрузка делается на градиенты, а не на абсолютное значение функции потерь. Важно, чтобы функция потерь обеспечивала правильное направление обновления весов, что может напрямую влиять на эффективность обучения модели.
-
Анализ с использованием метрик валидации: Чтобы окончательно утверждать, какая функция потерь более предпочтительна, необходимо анализировать их влияние на метрики валидации. Это может включать оценку точности, чувствительности, специфичности и F1-меры.
-
Гиперпараметры и их оптимизация: Уровень успеха, достигаемый с помощью той или иной функции потерь, может сильно зависеть от выбранных гиперпараметров, включая значение (\gamma). Оптимизация данных параметров имеет решающее значение.
-
Чувствительность к изменению данных: Модель может проявлять различные уровни устойчивости и чувствительности к изменениям в данных в зависимости от используемой функции потерь. Это также нужно учитывать при выборе между (\mathcal{L}_1) и (\mathcal{L}_2).
Наконец, концепция "лучшего" значения функции потерь не всегда заключается в его минимальности, а скорее зависит от того, как данная функция влияет на общую производительность модели и её способность к генерализации. Выбор функции потерь должен быть обоснован эмпирическим тестированием и анализом на наборе валидации, чтобы обеспечить оптимальную производительность модели.