Вопрос или проблема
Когда я комбинирую стандартизацию и нормализацию входных данных для моей гибридной модели нейросети, это дает наилучшие результаты.
Но я нигде не могу найти, почему. Я основывался на подходе из статьи, но там тоже не обосновывают свою практику. Кто-нибудь знает, почему?
Стандартизация моих входных данных дает R2 меньше 0.71, более высокую RMSE и менее стабильные результаты, чем стандартизация и нормализация мои входные данные вместе.
Ответ или решение
Чтобы понять, почему комбинация стандартизации и нормализации ваших входных данных для гибридной модели искусственной нейронной сети (ANN) дает лучшие результаты, важно углубиться в суть каждого из этих методов предобработки данных и их влияние на обучение модели.
Факты
-
Стандартизация: Этот метод предобработки данных приведение всех ваших данных к стандартному нормальному распределению, где среднее значение равно нулю, а стандартное отклонение равно единице. Стандартизация особенно полезна, когда ваши данные следуют нормальному или гауссовому распределению. Она позволяет устранить масштабную неоднородность признаков, что может улучшить сходимость моделей, таких как линейные регрессии или алгоритмы на основе градиентного спуска.
-
Нормализация: Этот метод заключается в масштабировании значений ваших данных в диапазоне [0, 1] или [-1, 1], что может быть полезным, когда ваше распределение данных не является нормальным или содержит выбросы. Нормализация особенно распространена при работе с нейронными сетями, где она может способствовать более эффективному обучению.
Обоснование
Эмоциональная рефлексия
Ваш успех с комбинацией стандартизации и нормализации вызывает интерес и задается вопросом "почему?". Вы стремитесь к ошибке меньшего квадрата (RMSE) и более стабильным результатам, что очень похвально и характерно для профессионалов, стремящихся превзойти ожидания.
Распространенные методы
Стандартизация и нормализация в сочетании помогают нивелировать не только масштабную неоднородность, но и изменять распределение данных, что делает их более подходящими для работы с определенными типами архитектур ANN. Это может помочь модели быстрее сходиться и избегать ловушек локальных минимумов, особенно в гибридных архитектурах.
Технический аспект
Гибридные ANN модели, такие как те, которые сочетают в себе различные алгоритмы для достижения улучшенных результатов, могут быть чувствительны к масштабированию и распределению входных данных. Это чувствительность к предварительной обработке объясняет, почему комбинация стандартизации и нормализации может дать более точные (R² > 0.71) и устойчивые результаты. Такое предварительное масштабирование и трансформация данных позволяют более равномерно распределить вклад каждого признака в процессе обучения, улучшая обобщающую способность модели.
Оценка
Использование как стандартизации, так и нормализации – это не обычная инженерная "серебряная пуля", а, скорее, целевой подход, который применим во многих сложных моделях ANN, так как избегает проблем, связанных с дикой асимметрией или выбросами в данных. Это улучшает способность модели изучать глубокие, сложные шаблоны вместо учета высоких значений признаков.
Завершая, могу сказать, что, хотя цель способом предобработки данных и является техническим улучшением метрик модели, это также отражает философский подход к машинному обучению: постоянный поиск более сбалансированной и надежной модели, где каждая деталь, включая предобработку, имеет значение.
Наконец, я рекомендую продолжать анализировать ваш процесс и дополнительно исследовать взаимосвязь между структурой вашей модели и методами предварительной обработки для извлечения максимального потенциала из ваших данных и алгоритмов.