Вопрос или проблема
У меня есть нейронная сеть NLP, которую я разработал с помощью Keras для многомаркерной классификации.
Я несколько раз обучал модель и сохранял лучшие результаты (в соответствии с наилучшей оценкой точности проверки) после завершения каждого набора эпох. Все мои сохраненные модели имеют оценку точности проверки 96% и выше (по данным Keras).
Тем не менее, когда я тестирую эти модели на реальных данных, где я также знаю результат (например, фактически вторичное тестирование), одна модель особенно превосходит остальные. Я могу взять чемпионскую модель (96,29% точности проверки) и сопоставить ее с другой моделью (например, с 96,18% точности проверки), и чемпионская модель может достигнуть более 90% точности во втором раунде тестирования, в то время как другая модель – или любая другая модель – не достигнет такого результата. Эта одна модель будет достигать как минимум на 8% большей точности, чем все остальные модели.
Я дважды проверил свою методику и почти уверен, что все модели создаются с помощью одного и того же кода и процесса.
Должен ли я беспокоиться о том, что эта одна конкретная модель превосходит остальные? Указывает ли это на что-то конкретное в моей общей методике?
Может быть, я не понял вопрос, но все выглядит нормально. Вот как вы выбираете модель. У вас есть несколько моделей (либо один и тот же алгоритм с разными параметрами, либо разные алгоритмы – не имеет значения), а затем вы выполняете кросс-валидацию, чтобы выбрать лучшую модель в соответствии с эмпирическими ошибками, полученными из набора проверки. Лучшая модель выигрывает конкурс и выбирается. Все, кажется, правильно.
Ответ или решение
Когда мы рассматриваем вопрос, когда одна модель превосходит другие в реальном использовании, важно учитывать несколько аспектов, в том числе кросс-валидацию, обобщающую способность моделей и специфические характеристики данных.
Факторы, которые влияют на превосходство модели
-
Кросс-валидация и стабильность модели:
Ваше описание намекает на то, что вы используете подход кросс-валидации для выбора модели на основе точности валидации. Однако, когда модели имеют очень близкие результаты, на реальных данных может возникнуть ситуация, что одна модель, даже имея наименьшую среднюю ошибку, способна лучше обобщать по сравнению с остальными. Это может означать, что она лучше захватывает важные паттерны в данных. -
Специфика обучения и данные:
Вы упомянули, что все ваши модели были созданы с использованием одного и того же кода и процесса. Однако даже незначительные изменения в процессе подготовки данных (например, очистка или аугментация) могут повлиять на работоспособность модели. Одной модели может повезти лучше справиться с некоторыми аспектами данных, в то время как другие модели могут не учитывать эти особенности. -
Регуляризация и переобучение:
Выбор модели, которая превосходит остальных, может также сигнализировать о лучшей способности к регуляризации, что позволяет ей избегать переобучения на тренировочном наборе. Это может быть связано с архитектурой модели или гиперпараметрами, которые вы использовали, такими как скорость обучения или использование dropout. -
Фундаментальные различия в подходах:
Если ваша "чемпионская" модель отличается по архитектуре, количеству слоев или использованию различных функций активации, это также может быть ключевым фактором. Некоторые архитектуры более устойчивы к изменениям в данных, что может привести к лучшим результатам на реальных примерах.
О чем это говорит
-
Необходимость углубленного анализа:
Превосходство одной модели может сигнализировать о том, что данные не являются однородными, и некоторые подгруппы могут быть неадекватно представлены в других моделях. Рекомендуется выполнить анализ ошибок на реальных данных, сравнивая предсказания всех моделей с реальными метками, чтобы понять, какие конкретные аспекты данных ваши модели не учитывают. -
Переход к продвинутой валидации:
Стоит также рассмотреть технику валидации, которая будет учитывать разнообразие ваших данных. Например, применение стратифицированной кросс-валидации или использование дополнительных метрик производительности (таких как F1-мера, ROC-AUC) может предоставить более полное представление о качествах каждой модели. -
Потенциальные проблемы с пересечением данных:
Если ваши модели используют общий тренировочный набор, но с разными эпохами обучения или инициализацией, результаты могут варьироваться из-за случайных факторов. Это подчеркивает важность фиксирования всех параметров и семян генератора случайных чисел для достижения воспроизводимости и точности.
Заключение
Ваша "чемпионская" модель, достигающая более высоких результатов на реальных данных, поднимает важные вопросы о вашем общем процессе разработки и оценивания моделей. Это может быть признаком более глубокой зависимости от структуры данных и настоятельной необходимости в проведении систематического и тщательного анализа, чтобы гарантировать, что вы в полной мере понимаете принципы работы моделей в реальном мире. Важно внимательно следить за рабочими процессами и вносить соответствующие изменения после анализа их результатов для улучшения итогового продукта.