Вопрос или проблема
Я создаю модель нейронной сети, чтобы предсказать, какой студент в классе наберет наивысший балл на предстоящем экзамене (это не настоящая задача, я изменил задачу, чтобы сохранить конфиденциальность, но она очень похожа на ту, над которой я работаю). Каждый пример состоит из следующих структурированных признаков:
1. Признаки на уровне студента (N × M признаков на пример)
Каждый класс имеет N студентов, и для каждого студента мы отслеживаем:
[ID студента, процент посещаемости, выполнение домашних заданий, оценка за участие, часы учебы, предыдущий результат экзамена, средний балл за викторины, дополнительные баллы, уровень стресса]
Поскольку в классе N студентов и у каждого студента M атрибутов, в итоге получается N × M признаков.
2. Признаки на уровне класса (K признаков на пример)
Весь класс имеет общие атрибуты, которые могут повлиять на всех студентов, такие как:
[ID класса, средний балл класса, размер класса, опыт инструктора, сложность предмета]
Это дает K признаков на класс.
3. Признаки на уровне экзамена (L признаков на пример)
Конкретный анализируемый экзамен имеет такие атрибуты, как:
[Сложность экзамена, длина экзамена, количество вопросов, тип вопросов (тестовые или эссе)]
Это дает L признаков на экзамен.
Целевой ярлык:
Цель состоит в прогнозировании студента, который наберет наивысший балл на экзамене.
Это представлено вектором с одним включенным элементом размером N, где студент, набравший наивысший балл, помечен как 1.
Мой вопрос:
С учетом этих структурированных входных данных, как лучше всего их представить в нейронной сети?
Стоит ли объединить все признаки в единый вектор (N × M + K + L признаков)?
Поскольку признаки студентов относительны к классу и экзамену, имеет ли смысл преобразовать все в один входной вектор?
Было бы полезно рассматривать признаки по студентам как последовательность ((N, M)) вместо объединения всего?
Смогли бы применение LSTM (но порядок тут не важен?) или Transformer помочь лучше моделировать зависимости между студентами?
Стоит ли использовать раздельные кодировщики для признаков на уровне студента, класса и экзамена, а затем объединять их?
Например, использовать сеть прямого распространения для признаков класса/экзамена и LSTM/Transformer для признаков по студентам перед объединением.
Кто-нибудь работал со структурированными данными, подобными этим, раньше? Каковы наилучшие практики для подачи этого типа входных данных в нейронную сеть?
.
Ответ или решение
Чтобы эффективно представлять структурированные входные данные в нейронной сети для многосубъектного предсказания, необходимо тщательно продумать формат и архитектуру представления данных. Давайте подробно разберем эту задачу, исходя из предоставленной информации, и применим стратегию TEA (теория, пример, применение) для вашего случая.
Теория
В основе вашей задачи лежит предсказание действия, которое ориентировано на групповую динамику — в данном случае, это выявление студента, который покажет наилучший результат на экзамене. Особенность этой задачи состоит в том, что входные данные состоят из структурированных характеристик, разделенных на несколько уровней: индивидуальные (персонифицированные к студентам), классовые и экзаменационные.
Для улавливания таких многослойных данных рекомендуется использовать подход, который сочетает различные методы для разных уровней данных:
-
Индивидуальный уровень (персональные характеристики студентов): Поскольку эти данные структурированы как множество свойств для каждого студента, их удобнее всего представлять как последовательность (N, M) — где N это число студентов, а M это количество уникальных атрибутов на каждого студента. Использование нейронных сетей, таких как LSTM или Transformer, может быть оправдано здесь, чтобы учитывать возможные зависимости и взаимодействия между характеристиками каждого студента, хотя порядок самих студентов в данной задаче не играет роли.
-
Классовый уровень: Эти данные можно трактовать как общий контекст, влияющий на всех студентов, и здесь могут быть использованы плотные слои (Dense Layers) для интеграции информации об уровне класса.
-
Экзаменационный уровень: Для этих данных также можно использовать плотные слои, так как они одинаково применимы ко всем студентам, принимающим участие в данном экзамене.
-
Обработка и слияние данных: После того как все уровни данных будут обработаны отдельными подмодулями сети, итоговые представления можно объединить (concatenate) для совместного изучения их влияния на итоговый результат — предсказание лучшего результата студента.
Пример
Предположим, мы разрабатываем модель для прогноза успеха студентов на основе вышеупомянутых характеристик. Мы можем начать обработку персонифицированных данных, применяя LSTM, который будет "смотреть" на особенности каждого студента, такие как посещаемость, успеваемость и так далее. Параллельно мы создаем отдельные слои для обработки данных о классе и экзамене.
-
Персонализированный модуль (LSTM/Transformer): Он обучается извлекать особенности из каждого набора характеристик студента как из ввода последовательности.
-
Классовый модуль (Dense): Он преобразует данные класса (например, средний GPA, размер класса) в сжато представленный вектор.
-
Экзаменационный модуль (Dense): Этот модуль аналогично сжимает данные экзамена в компактный вектор.
После того как все три уровня обработаны индивидуально, мы объединяем их в один набор признаков, который затем передается через несколько плотных слоев для окончательной регрессии и классификации результата — предсказания лучшего студента.
Применение
Чтобы применять данную теорию на практике, следует создать архитектуру нейронной сети, которая реализует описанную выше стратегию. Ваша модель может выглядеть следующим образом:
-
Данные студентов представлены как матрица входных данных и обрабатываются рекуррентным компонентов, таким как LSTM или слои Transformer, которые могут выучить и обобщить скрытые паттерны.
-
Классовые и экзаменационные данные проходят через отдельные плотные слои, которые снижая размерность, вырабатывают полезные строительные блоки для последующего анализа.
-
Итоговая модель может агрегировать все эти представления в один набор признаков для дальнейшего обучения и адаптации.
Эта система теперь готова для обучения, где функция потерь будет определять точность предсказания на основе одного горячего вектора, указывающего, какой студент, в конце концов, показал лучший результат.
Используя такой подход, модель становится способной не только к учету индивидуальных особенностей студентов, но и к восприятию общего контекста класса и специфики экзамена, что значительно повышает точность и надежность предсказаний.