Вопрос или проблема
В настоящее время я экспериментирую с различными архитектурами моделей CNN и LSTM для своей задачи классификации многомерных временных рядов.
Я могу достичь точности валидации более 50%. Я хотел бы в какой-то момент зафиксировать точную архитектуру, вместо того чтобы бесконечно экспериментировать. Чтобы это решить, я также хочу настроить свои гиперпараметры.
Вопрос:
Как мне уравновесить необходимость экспериментировать с различными моделями, такими как отдельный CNN и CNN с LSTM, с настройкой гиперпараметров? Существует ли такое понятие, как преждевременная оптимизация?
Я запускаю обучение на AWS SageMaker, и при необходимости могу работать параллельно.
Удачи.
Для конкретных моделей есть некоторые алгоритмы оптимизации гиперпараметров и некоторые инструменты, которые это делают. Если говорить о знаменитых, то сеточный поиск является известным (но не оптимальным) алгоритмом для оптимизации гиперпараметров. Для получения дополнительной информации вы можете посетить эту страницу
Более того, вы можете найти хороший учебник на этой странице1 или странице2
Но для каскадирования некоторых архитектур и их тестирования вам необходимо сначала разработать архитектуру, а затем настроить ее с помощью вышеупомянутого алгоритма. Я могу помочь вам найти оптимальную модель для вашей задачи.
В качестве правила:
- Для начала постарайтесь использовать архитектуру модели, которая уже работает. Это можно найти в существующей литературе по типу задачи, над которой вы работаете.
- Размер пакета: Обычно правильный размер пакета будет максимальным, поддерживаемым доступным оборудованием.
- Начальная конфигурация (архитектура, оптимизатор, шаги): Начните с простой (значения по умолчанию для гиперпараметров, например, скорость обучения) и разумной (низкое потребление ресурсов) стратегии.
- Архитектура: меньшая архитектура для более быстрого обучения
- Оптимизатор: начните с самого популярного оптимизатора для типа задачи и экспериментируйте с всеми гиперпараметрами этого конкретного оптимизатора в зависимости от вашего бюджета (время, вычисления). Это особенно важно на ранних стадиях.
- Шаги: тонкий баланс между улучшением производительности и бюджетом времени / вычислений. Вы можете использовать параметр “delta” для ранней остановки, который указывает на ваш порог того, что считается улучшением.
Это высокоуровневое резюме отличного руководства по настройке, которое вы можете найти здесь.
Ответ или решение
Когда следует настраивать гиперпараметры в глубоких нейронных сетях? Этот вопрос нельзя воспринимать легкомысленно, особенно если вы работаете с многомерной временной классификацией, как в вашем случае с архитектурами CNN и LSTM. Настройка гиперпараметров — это ключевая область, которая может существенно повлиять на качество вашей модели и итоговую производительность.
1. Определение потребностей
Первый шаг — определить ваши потребности и этапы разработки. Хотите ли вы сосредоточиться на основной архитектуре модели или уже готовы к её окончательному выбору? Преждевременная оптимизация — распространённая ошибка, когда внимание уделяется тонкой настройке параметров в то время, как архитектура системы ещё не стабильна. Ваша цель должна заключаться в том, чтобы установить надежную основную архитектуру, которая будет служить хорошей базой для последующей настройки.
2. Итерирование с архитектурой
Для начала вам стоит попробовать уже существующие архитектуры, которые хорошо зарекомендовали себя в аналогичных задачах. Поиск подходящих уже опубликованных моделей может сэкономить ваше время и ресурсы. Начинайте с простых сетей, чтобы быстрее получить результаты и оценить, что требуется для вашей конкретной задачи.
3. Настройка гиперпараметров
Проверьте базовые гиперпараметры:
- Размер партии: Используйте наибольший допустимый размер партии для вашего оборудования. Это обеспечит более быстрый процесс обучения.
- Изначальная конфигурация: Начните с простых и разумных значений гиперпараметров. Например, используйте стандартные значения скорости обучения и архитектур с меньшим числом параметров, чтобы избежать лишних затрат вычислительных ресурсов.
4. Стратегия обучения
Поэтапная адаптация:
- Применяйте популярные оптимизаторы, такие как Adam или SGD. Каждого из них стоит тестировать, изменяя его параметры, чтобы понять, как они влияют на результат. Важно находить баланс между производительностью модели и бюджетом времени или вычислительными ресурсами.
- Внедрите метод «ранней остановки» (early stopping), чтобы сигнализировать системе об остановке, когда производительность модели не улучшается в течение определённого времени.
5. Методы оптимизации гиперпараметров
Не забывайте применять методы оптимизации гиперпараметров, такие как:
- Grid Search: Популярный, но не всегда оптимальный метод. С его помощью можно исследовать пространство гиперпараметров.
- Random Search: Более эффективен, чем Grid Search, особенно в больших пространствах гиперпараметров.
- Bayesian Optimization: Использует методы вероятностного моделирования для нахождения оптимальных гиперпараметров.
Заключение
Настройка гиперпараметров — это итеративный процесс, который требует понимания архитектур, систем и данных. На начальных этапах сосредоточьтесь на выборе основного дизайна архитектуры, прежде чем переходить к тонким обслуживаниям гиперпараметров. Используйте доступные инструменты, такие как AWS SageMaker, для экспериментирования и параллельного обучения моделей. Это позволит вам более эффективно управлять процессом и достигать желаемых результатов за меньший срок.
Таким образом, правильный баланс между экспериментированием с архитектурой и настроенной оптимизацией гиперпараметров станет важным шагом на пути к успешному решению вашей задачи классификации временных рядов.