Вопрос или проблема
Я создал рекуррентную нейронную сеть в Keras, которая классифицирует по 14 меткам. Первая метка является самой важной и должна предсказываться с наибольшей точностью. Остальные метки не обязательно должны быть очень точными, они должны просто помочь сети лучше обобщать.
Я думал использовать “Среднюю абсолютную ошибку” для первой метки и “Среднеквадратичную ошибку” для остальных меток.
Как могу интегрировать это в Keras?
Использование средней абсолютной ошибки может повредить вашему выходу. Вам необходимо сделать некоторую регуляризацию. Одно из решений – назначить пользовательские веса для каждой метрики класса.
Хотя в целом я бы настоятельно не рекомендовал это делать. Если этот класс так важен, сделайте отдельную модель в один против всех подходе. Имейте в виду, что вы можете столкнуться с переобучением.
Вы могли бы сделать две модели. Поскольку первый класс является самым важным, вы сначала можете выполнить бинарную классификацию (является ли это первый класс или нет), после того как закончите, вы обучаете свою модель на данных, которые не относятся к первому классу, и классифицируете их по 13 меткам.
Вы можете создать модель с несколькими (двумя) разными выходами, первый выход должен предсказывать вашу самую важную метку, а второй плотный слой (в Keras) должен предсказывать остальные. Что-то вроде приведенного ниже кода на последних слоях:
outputs1 = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid',
name="loss1")(x)
outputs2 = keras.layers.Dense(13, activation='softmax',
name="loss2")(x)
model = keras.Model(inputs=[inputs], outputs=
[outputs1,outputs2],
name="my_model")
model.compile(loss= ['первая функция потерь', 'вторая функция
потерь']
,metrics=['accuracy'],
optimizer="adam",loss_weights=[w1,w2])
Затем контролируйте важность каждой функции потерь с помощью весов.
Ответ или решение
Чтобы применить различные функции потерь для конкретных меток в Keras, особенно когда одна из меток имеет более высокую важность, можно использовать мультизадачное обучение, где у модели будет несколько выходов, и для каждого из них будет своя функция потерь. В данном случае, первую метку, которая считается наиболее важной, можно обучать с использованием, например, функции потерь "средняя абсолютная ошибка" (Mean Absolute Error), в то время как для остальных меток лучше использовать "среднюю квадратичную ошибку" (Mean Squared Error). Ниже приведен пошаговый подход к реализации данной задачи.
Шаг 1: Определение архитектуры модели
Ваша модель может иметь два отдельных выхода. Один из них будет отвечать за предсказание первой метки, а второй — за остальные 13 меток. Пример кода, реализующего такую архитектуру, выглядит следующим образом:
import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, LSTM # или любые другие необходимые слои
# Определите входные данные
inputs = Input(shape=(timesteps, feature_dim))
# Здесь добавьте слоя RNN или другие слои по мере необходимости
x = LSTM(64)(inputs) # или другой слой
# Определите два выхода
output1 = Dense(1, activation='sigmoid', name='loss1')(x) # для первой метки
output2 = Dense(13, activation='softmax', name='loss2')(x) # для остальных меток
# Создание модели
model = Model(inputs=inputs, outputs=[output1, output2], name='my_model')
# Компиляция модели с весами потерь
model.compile(loss=['mean_absolute_error', 'mean_squared_error'],
metrics=['accuracy'],
optimizer='adam',
loss_weights=[w1, w2]) # Пропорции важности для каждой функции потерьШаг 2: Определение весов потерь
При компиляции модели вы можете настроить веса потерь для каждой метки, что позволит контролировать, насколько сильно в процессе обучения модель будет акцентироваться на более важной метке. Например:
w1 = 1.0 # вес для первой метки
w2 = 0.5 # вес для остальных метокЭти значения могут потребовать настройку на основе экспериментальных результатов и требований к точности.
Шаг 3: Обучение модели
После определения архитектуры и компиляции модели, вы можете приступить к обучению. Убедитесь, что ваши данные подготовлены в нужном формате:
# Предположим, что у вас есть данные X и метки y (включая метки для двух выходов)
y1 = ... # метка для первой функции потерь (первый выход)
y2 = ... # метки для второй функции потерь (второй выход)
model.fit(X, [y1, y2], epochs=50, batch_size=32)Шаг 4: Оценка модели
После завершения обучения, вы можете оценить модель, используя требуемые метрики, для того чтобы убедиться, что важная метка предсказывается с достаточной точностью.
Заключение
Использование разных функций потерь для разных выходов вашей модели в Keras — это мощный подход к решению задачи с несколькими метками, особенно когда одна из меток имеет большую важность. С помощью весов потерь вы можете дополнительно регулировать влияние каждой задачи на общую эффективность модели. Не забывайте проводить тщательное тестирование, чтобы найти оптимальные значения весов и других параметров модели, что поможет вам достичь наилучших результатов.