Вопрос или проблема
Для университетского проекта я пытаюсь подогнать последовательную модель Keras к нескольким тысячам данных, которые находятся примерно в диапазоне $y \in [-0.03,0.03]$ и имеют область $x \in (0, 409.6)$.
Я использую следующую модель:
Sequential([
Input(shape=(1,)),
feature_normalizer,
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(512, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation="linear")
])
Размер пакета 32 и оптимизатор Adam с уровнем обучения 0.0001.
Используя эту конфигурацию и 10000 эпох, в некоторых частях области данные подогнаны очень плохо:
в то время как приближение лучше в других областях:
Моя история потерь выглядит так:
Могу ли я что-то сделать, чтобы улучшить точность своей модели? Или мне просто стоит обучить ее большее количество эпох? Любые советы будут оценены 🙂
Вы пробовали масштабирование признаков? Стандартизируйте свои признаки перед обучением модели и попробуйте использовать методы регуляризации, такие как l1, l2.
Попробуйте использовать различные алгоритмы, такие как регрессор XGBoost, случайный лес, градиентный бустинг как ансамблевые методы.
Способ, которым вы рисуете точки, создает впечатление, что вы имеете дело с проблемой прогнозирования временных рядов. Если это так, я бы предложил изменить архитектуру нейронной сети с прямой связью, которую вы сейчас реализуете, на архитектуру рекуррентной нейронной сети.
Начальный пример из учебников TensorFlow можно найти здесь
Несколько вещей, которые вы можете сделать:
- Попробуйте архитектуры последовательных моделей.
- Уберите стационарность из временных рядов, если это возможно?
- С текущими архитектурами попробуйте добавить больше слоев.
Ответ или решение
Для улучшения точности вашей модели регрессии существует несколько подходов, которые могут помочь вам достичь лучших результатов. Ниже приведены рекомендации, учитывающие вашу текущую архитектуру и ситуацию с данными.
-
Нормализация и стандартизация данных:
Убедитесь, что ваши входные данные полностью нормализованы. Попробуйте использоватьStandardScalerилиMinMaxScalerиз библиотекиsklearn, чтобы привести данные к одному масштабу. Это может существенно повлиять на обучение. -
Изменение архитектуры модели:
Ваша текущая модель содержит много слоев с активацией ReLU, что может приводить к проблемам с исчезающим градиентом. Попробуйте применить:- Снижение количества нейронов в каждом слое. Например, попробуйте 256 или 128 нейронов вместо 512.
- Добавление Dropout слоев для предотвращения переобучения и улучшения обобщающей способности модели.
- Использование Batch Normalization после каждого Dense слоя для ускорения сходимости и повышения стабильности.
-
Оптимизация гиперпараметров:
- Экспериментируйте с различными значениями скорости обучения. Адаптивные методы, такие как
AdamW, могут давать лучшие результаты. - Попробуйте разные значения размера пакета (batch size), например 16 или 64, чтобы увидеть влияние на обучение.
- Экспериментируйте с различными значениями скорости обучения. Адаптивные методы, такие как
-
Регуляризация:
Добавьте L1 или L2 регуляризацию к вашим Dense слоям, чтобы избежать переобучения и улучшить обобщение модели. -
Энсемблинг и другие алгоритмы:
Обдумайте использование алгоритмов, таких как XGBoost, Random Forest или Gradient Boosting. Эти алгоритмы часто показывают лучшие результаты для задач регрессии с меньшими количествами данных и большим количеством признаков. -
Проверка зависимости от времени:
Если ваши данные представляют собой временной ряд, возможно, имеет смысл использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) или Long Short-Term Memory (LSTM) модели. Это может помочь лучше захватить временные зависимости в ваших данных. -
Увеличение объема данных:
Если это возможно, попробуйте увеличить объем обучающей выборки, добавив больше данных или использовав методы аугментации для улучшения представления вашей модели. -
Хороший выбор функции потерь:
Проверьте используемую вами функцию потерь. Для регрессии можно попробовать другие функции, такие как Huber loss, которые могут быть более устойчивыми к выбросам. -
Тонкая настройка и валидация:
Не забывайте использовать методы кросс-валидации для оценки производительности модели. Попробуйте разные модели и сравните их по метрикам, таким как RMSE или MAE. -
Мониторинг и визуализация:
Используйте инструменты визуализации, такие как TensorBoard, чтобы следить за вашим процессом обучения и принимаемыми метриками.
С учетом всех этих моментов, вы должны заметить улучшение точности вашей модели. Удачи в вашем проекте!