Вопрос или проблема
Я пытаюсь реализовать автокодировщик для прогнозирования нескольких меток с использованием Keras. Вот фрагмент кода:
input = Input(shape=(768,))
hidden1 = Dense(512, activation='relu')(input)
compressed = Dense(256, activation='relu', activity_regularizer=l1(10e-6))(hidden1)
hidden2 = Dense(512, activation='relu')(compressed)
output = Dense(768, activation='sigmoid')(hidden2) # сигмоида используется, потому что выход автокодировщика - это набор вероятностей
model = Model(input, output)
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy") # категориальная кросс-энтропия используется, потому что это прогнозирование нескольких меток
history = model.fit(x_train, x_train, epochs=100, batch_size=50, validation_split=0.2)
Я запускал это в Jupyter Notebook (CPU), и у меня получалась потеря и валидационная потеря как:
loss: 193.8085 - val_loss: 439.7132
но когда я запустил это в Google Colab (GPU), у меня получилась очень высокая потеря и валидационная потеря:
loss: 28383285849773932.0000 - val_loss: 26927464965996544.0000.
В чем может быть причина такого поведения?
Вы не должны использовать категориальную кросс-энтропию, а бинарную кросс-энтропию.
Категориальная кросс-энтропия предназначена для категориального распределения вероятностей. В вашем сценарии это означает, что только одна метка может быть активной в одно время. Если несколько меток могут быть активными одновременно, то они независимы, и вам нужно вычислить бинарную кросс-энтропию.
Ответ или решение
Высокая потеря в автоэнкодере Keras: Анализ и Решение
Когда вы работаете с автоэнкодерами в Keras для предсказания нескольких меток, многие факторы могут влиять на качество модели, включая архитектуру сети, выбор функции потерь и настройки гиперпараметров. Рассмотрим вашу реализацию и возможные причины высокого значения потерь, которые вы наблюдаете.
1. Выбор функции потерь
Ваше актуальное решение использует categorical_crossentropy, что не совсем уместно в контексте мульти-меточной классификации, где несколько меток могут быть активными одновременно. В данной ситуации предпочтительнее использовать binary_crossentropy. Вот основные моменты для понимания:
-
Categorical Cross-Entropy: Подходит, когда вы имеете дело с несколькими классами, но каждый пример может принадлежать только к одному классу. Этот подход предполагает, что сумма вероятностей по всем классам равна единице.
-
Binary Cross-Entropy: Идеален для случая, когда каждый класс независим, и один и тот же пример может принадлежать нескольким классам. Это позволяет правильно интерпретировать ваши данные, где каждая метка рассматривается отдельно.
Когда вы переключитесь на binary_crossentropy, ваша модель будет корректно оценивать потери, и это может значительно улучшить результаты.
2. Архитектура модели
Анализируя вашу архитектуру:
input = Input(shape=(768,))
hidden1 = Dense(512, activation='relu')(input)
compressed = Dense(256, activation='relu', activity_regularizer=l1(10e-6))(hidden1)
hidden2 = Dense(512, activation='relu')(compressed)
output = Dense(768, activation='sigmoid')(hidden2)Использование двух слоев с relu и одного с sigmoid вполне обоснованно. Однако, стоит обратить внимание на activity_regularizer, так как слишком резко настроенные регуляризаторы могут приводить к потере информации, что в свою очередь может увеличивать потери.
3. Запуск на разных устройствах
Вы также отметили, что результаты значительно отличаются между выполнением на CPU и GPU. Высокие потери и валидные потери на GPU могут быть результатом различий в инициализации весов, числовых точностях и конфигурациях окружения. Попробуйте следующие шаги:
-
Убедитесь в детерминированности: Задайте случайные зерна (random seeds) для вашего проекта на обоих платформах, чтобы гарантировать совместимость.
-
Проверьте версию Keras: Убедитесь, что версии Keras и TensorFlow совпадают на обоих устройствах.
4. Обучение и настройки гиперпараметров
Убедитесь также, что вы используете правильные параметры обучения:
- Количество эпох и размер мини-батча: Параметры, которые могут значительно повлиять на процесс обучения, особенно при больших объемах данных.
- Измените скорость обучения: Попробуйте изменить значение скорости обучения в оптимизаторе Adam, так как она может влиять на сходимость модели.
Заключение
Ваша основная проблема заключается в неверном выборе функции потерь. Гарантируйте, что используемая функция соответствует природе задачи. Используйте binary_crossentropy для мульти-меточных данных, пересмотрите архитектуру, параметры обучения и обращайте внимание на детали, такие как инициализация случайных весов. Эти изменения помогут вам достичь лучшего результата в обучении вашего автоэнкодера на данных.