Есть ли значение в весах первых / последних слоев?

Вопрос или проблема

class GRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, feature_size, hidden_size, output_size):
        super(GRUModel, self).__init__()
        self.gru = nn.GRU(feature_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.gru(x)
        out = out[:, -1, :] 
        out = self.fc1(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

l_feature_names     = ['Feature_1', 'Feature_2', 'Feature_3', 'Feature_4', 'Feature_5', 'Feature_6', 'Feature_7', 'Feature_8']
first_layer_weights = np.abs(model.gru.weight_ih_l0.data.sum(axis=0))

plt.rc('font', size=16)
plt.figure(figsize=(30, 6))
plt.bar(l_feature_names, first_layer_weights)
plt.title('Первый слой')
plt.ylabel('Веса')
plt.show()

l_class_names     = ['class_1','class_2', 'class_3', 'class_4', 'class_5']
last_layer_weights = np.abs(model.fc2.weight.data.sum(axis=1))

plt.rc('font', size=16)
plt.figure(figsize=(30, 6))
plt.bar(l_class_names, last_layer_weights)
plt.title('Первый слой')
plt.ylabel('Веса')
plt.show()

Ответ или решение

Вопрос о том, имеют ли значения веса в первых и последних слоях модели, особенно важен для понимания того, как именно модель решает поставленную задачу классификации временных рядов. Рассмотрим этот вопрос подробнее.

Веса первого слоя

Веса первого слоя GRU (Gated Recurrent Unit) отвечают за трансформацию входных признаков в скрытое состояние. Эти веса определяют, какие признаки оказывают наибольшее влияние на последующую обработку модели. В вашем графике визуализированы суммы значений весов, что действительно может подсказать, какие из признаков оказывают наибольшее влияние на модель. Однако есть несколько факторов, которые следует учитывать:

1. Синергия признаков: Веса могут быть высокими не из-за индивидуального веса признака, а потому что признаковая комбинация усиливает влияние. Поэтому, даже если вес одного признака больше, его роль в прогнозе зависит от взаимодействия со всеми признаками.

2. Нелинейные зависимости: Высокие веса не всегда означают, что у признаков есть прямое линейное влияние. Модель может выявлять сложные нелинейные зависимости, что усложняет трактовку значений весов как меры важности.

Веса последнего слоя

Последний слой модели — это линейная проекция из скрытого слоя на пространство классов. Веса в этом слое помогут понять, как скрытые представления, сформированные GRU, влияют на различные классы:

1. Весовая значимость: Веса последнего слоя могут показать, насколько скрытые состояния влияют на определенные классы. Высокий вес может указывать на то, что модель использует определенные скрытые представления больше для этого класса.

2. Уровень уверенности: Веса напрямую не показывают "уверенность" в классификации. Уверенность моделируется с помощью функций активации (например, softmax), которые преобразуют линейные комбинации в вероятности. Однако высокий вес может означать, что модель легко классифицирует образцы для данного класса, если значения скрытых состояний велики.

Заключение

Таким образом, анализ весов первых и последних слоёв позволяет лишь частично понять, как модель принимает решения. Для более полного понимания стоит рассмотреть дополнительные методы анализа, такие как визуализация активаций, оценка значимости признаков через методы SHAP или LIME, а также интерпретация через анализ матриц ошибок и оценок метрик качества модели. Это позволяет всесторонне оценить, как модель использует входную информацию для формирования вывода.

Используя эту информацию, вы сможете углубить свое понимание работы вашей модели классификации временных рядов и оптимизировать ее проектирование и обучение для достижения более точных прогнозов.