Вопрос или проблема
Если кто-то может ответить на эти вопросы, это будет замечательно. Я нахожусь на этапе выполнения выпускного проекта по LSTM.
В данный момент я застрял и запутался в кодах LSTM. Есть 4 гиперпараметра, с которыми я могу поэкспериментировать:
- Look back
- Размер батча
- Единицы LSTM
- Количество эпох
Можете объяснить, что произойдет с моими результатами, если я настрою каждый из этих гиперпараметров? Также нормально ли получать разные результаты каждый раз, когда я запускаю коды?
Look back, я не знаю look back как гиперпараметр, но в LSTM, когда вы пытаетесь предсказать следующий шаг, вам нужно организовать ваши данные, «оглядываясь» на определенное количество временных шагов, чтобы подготовить набор данных для обучения, например, предположим, вы хотите оценить следующее значение эпизода, который происходит каждый раз t. Вам нужно перестроить ваши данные в форме:
{t1, t2, t3} -> t4
{t2, t3, t4} -> t5
{t3, t4, t5} -> t6
Сеть научится этому и сможет предсказывать tx на основе предыдущих временных шагов.
Размер батча (не относится только к LSTM), грубо говоря, это количество образцов, которые будут обучаться за один шаг. Чем больше размер батча, тем быстрее обучение, но требуется больше памяти.
На GPU лучше иметь большие размеры.batch, так как копирование значений с GPU в память медленное.
Единицы LSTM относятся к количеству «умных» нейронов, которые у вас будут. Это в значительной степени зависит от вашего набора данных, обычно вы определяете это в зависимости от размеров ваших векторов.
Количество эпох, сколько раз алгоритм будет работать для приближения наблюдений. Обычно слишком много эпох приведет к переобучению вашей модели, а слишком мало – к недообучению.
- Lookback: Я не уверен, на что вы ссылаетесь. Первое, что приходит на ум, это
clip, который является гиперпараметром, контролирующим исчезающие/взрывающиеся градиенты. - Мини-обработка: Есть компромисс между вычислительной скоростью и скоростью сходимости. Кратко, *было замечено, что при использовании большего батча происходит значительное ухудшение качества модели, измеряемого ее способностью обобщать.* Поэтому вам нужно искать идеальный размер для вашего случая. Смотрите отличное обсуждение здесь
- Единицы LSTM: иначе называемые скрытой размерностью каждой ячейки LSTM, они контролируют размер ваших скрытых и ячеечных состояний. Чем больше значение, тем «больше» память вашей модели в терминах последовательных зависимостей. Это будет мягко зависеть от размера вашего встраивания.
- Эпохи: если вы не знакомы с понятием стохастического, мини-обработки и пакетного обучения, я предлагаю вам ознакомиться с этим перед тем, как двигаться дальше. здесь или здесь. По сути, количество эпох будет определять количество раз, которое ваша модель увидит весь ваш набор данных.
Ответ или решение
Тонкая настройка гиперпараметров LSTM является ключевым этапом в процессе обучения модели и может существенно повлиять на качество предсказаний. Ниже подробно рассматриваются четыре основных гиперпараметра, которые вы можете настроить, а также их влияние на результаты.
1. Look Back (Количество временных шагов для обратного взгляда)
Определение: Look Back (или размер окна) определяет, сколько предыдущих временных шагов используется для прогноза следующего шага. Это критически важно для моделей временных рядов, так как данные должны быть организованы в виде последовательностей.
Влияние:
- Если значение Look Back слишком малое, модель может не улавливать сложные зависимости во временных рядах, что приведет к сниженному качеству предсказания.
- Если значение Look Back слишком велико, это может привести к переобучению модели, а также увеличит количество параметров, что потребует больше вычислительных ресурсов и времени для обучения.
2. Batch Size (Размер пакета)
Определение: Batch Size определяет количество образцов, которые используются для обновления весов модели в каждой итерации. Чем больше размер пакета, тем быстрее проходит обучение, но требуются большие вычислительные ресурсы.
Влияние:
- Большой размер пакета сокращает время, необходимое для каждого обновления градиента, однако может снизить обобщающую способность модели. Модели с большими размерами пакетов чаще подбираются к локальным минимумам, что может ухудшить их качество на новых данных.
- Маленький размер пакета обеспечивает более стабильное обновление весов, но требует больше времени на обучение. Он также может лучше обобщать, поскольку использует менее точные градиенты.
3. LSTM Units (Число юнитов LSTM)
Определение: LSTM Units определяют, сколько «умных» нейронов будет использоваться в ячейках LSTM. Это число непосредственно влияло на размер скрытого состояния и способность модели запоминать предыдущие данные.
Влияние:
- Увеличение числа LSTM Units позволяет модели захватывать более сложные зависимости в данных, что может привести к улучшению качества предсказаний. Но это также увеличивает риск переобучения, особенно на небольших наборах данных.
- Слишком маленькое количество юнитов может не позволить модели уловить важные шаблоны, что приведет к плохим результатам.
4. Number of Epochs (Количество эпох)
Определение: Количество эпох указывает, сколько раз модель пройдет через весь обучающий набор данных.
Влияние:
- Общее количество эпох должно быть подобрано с осторожностью: слишком много эпох может привести к переобучению, когда модель «запоминает» данные, но не способна обобщить, в то время как слишком малое количество эпох может не позволить модели достичь необходимого уровня точности.
- Рекомендуется использовать методы остановки обучения (early stopping) для предотвращения переобучения, отслеживая улучшение на валидационном наборе.
Ожидания по изменению результатов
Следует отметить, что вариабельность в результатах при каждом запуске модели – это нормальное явление, особенно в стохастических процессах, таких как обучение LSTM. Это связано с случайными инициализациями весов, использованию случайных подвыборок (в мини-пакетном методе) и другим факторам, связанным с процессом обучения. Для более стабильных результатов полезно запускать обучение несколько раз и учитывать средние показатели производительности.
Рекомендации
- Начните с базовых значений для каждого гиперпараметра.
- Проводите эксперименты, изменяя по одному гиперпараметру за раз, и внимательно наблюдайте за его влиянием на результаты.
- Используйте кросс-валидацию для оценки общей производительности модели.
- Не забывайте о визуализации метрик обучения и валидации (например, графиков потерь и точности), чтобы увидеть поведение модели по времени.
Процесс настройки гиперпараметров требует терпения и систематического подхода, но с правильной стратегией вы сможете значительно улучшить производительность вашей LSTM модели.