Вопрос или проблема
Если вы обучаете базовую FFNN (Сеть с прямой связью), вы можете применять регуляризации, такие как дроп-аут, l1, l2 и гауссовский шум, чтобы модель была устойчивой и показывала лучшие результаты на новых данных. Но мой вопрос: когда модель показывает достаточно хорошие результаты, разве не целесообразно убрать регуляризации и снова обучить модель в течение некоторого времени, чтобы ее предсказания стали более точными?
Регуляризации L1 и L2 имеют значение только в процессе обучения; они являются способом обновления весов сети (надеемся, что) правильным образом. Как только вы начинаете использовать модель для предсказания, это уже не имеет значения.
Дроп-аут активен только во время обучения. Как только оно завершено, сеть использует все обученные узлы для получения предсказания.
Другими словами, нет необходимости вручную удалять методы регуляризации.
Ответ или решение
Общий подход к обучению и регуляризации моделей, таких как полносвязные нейронные сети (FFNN), действительно вызывает большое количество вопросов и обсуждений. Ваша идея о том, чтобы после достижения хороших результатов удалить методы регуляризации и снова провести обучение для улучшения предсказаний, требует более глубокого анализа.
-
Регуляризация и её роль: Регуляризация, включая такие методы, как L1 и L2 регуляризации, дроп-аут и гауссов шум, служат для предотвращения переобучения (overfitting). Эти техники помогают моделям обобщать информацию из обучающего набора данных и делать адекватные предсказания на новых, ранее не виденных данных. Когда вы обучаете модель с регуляризацией, она становится более устойчивой к шуму и колебаниям в данных.
-
Обучение с регуляризацией: Когда вы сначала обучаете свою модель с использованием регуляризации, в этом процессе происходит адаптация весов так, чтобы минимизировать функцию потерь с учетом вводимых ограничений. Важно понимать, что L1 и L2 регуляризации действуют во время обучения и помогают формировать веса, которые лучше обобщают информацию, но после завершения обучения они не влияют на процесс предсказания — модель использует все обученные параметры.
-
Поведение дроп-аута: Дроп-аут также активен только во время обучения. В процессе предсказания он не применяется, и сеть использует все её узлы, которые были обучены. Таким образом, если дроп-аут был эффективен во время обучения, модель должна дать хорошие результаты без дополнительной необходимости в его удалении.
-
Целесообразность повторного обучения: Если вы всё же планируете провести дополнительное обучение без регуляризации, это может привести к переобучению модели на тренировочном наборе данных, так как модель будет «запоминать» специфические примеры из обучающей выборки, теряя способность к обобщению. Вместо удаления регуляризации, целесообразно использовать подходы, такие как раньше замороженные слои или остановка обучения (early stopping), если вы хотите улучшить характеристику модели, не теряя её обобщающие способности.
-
Заключение: В общем, не рекомендуется полностью удалять регуляризацию после достижения хороших результатов. Более целесообразно оставить ее в процессе предсказания и при необходимости провести повторное обучение с применением тех же методов. Наилучший вариант — поиск оптимальных гиперпараметров для регуляризации, что сможет обеспечить отличные результаты как на обучающей, так и на валидационной выборках.
Таким образом, сохранение регуляризации на протяжении всего процесса является основополагающим для достижения стабильных и надежных результатов, особенно при работе с полносвязными нейронными сетями.