Вопрос или проблема
Я обучаю модель Keras для многомерной регрессии, используя пользовательскую функцию потерь с целью получить прогнозы с точностью до ниже 0.01 в отношении этой функции потерь. Как видно из приведенного ниже графика функций потерь, как обучающая, так и валидационная ошибки быстро опускаются ниже целевого значения, и обучающая ошибка, похоже, довольно быстро сходится, в то время как валидационная ошибка продолжает колебаться вокруг значения обучающей ошибки. Хотя ошибка ниже целевого порога, я задаюсь вопросом, могут ли такие колебания свидетельствовать о некоторых проблемах с подгонкой модели? Или это может быть связано с тем, что размер набора для валидации слишком мал (по сравнению с обучающим размером); они составляют |обучение| = 13500; |валидация| = 3400 соответственно (то есть около 80% и 20%). Я использую обучение мини-пакетами с размером пакета 16.
Это относительно распространено. Почти всегда будет наблюдаться вариативность в производительности на валидации.
Если вариативность является проблемой, увеличьте размер пакета.
Ответ или решение
В рассматриваемой задаче вы обучаете модель Keras для многозадачной регрессии, используя специальную функцию потерь. Ваша цель — добиться точности предсказаний ниже 0.01, оценённой по этой функции потерь. Из графика видно, что обе функции потерь, для обучения и валидации, быстро снижаются ниже целевого значения. Обучающая функция потерь сходится достаточно быстро, в то время как валидационная функция потерь продолжает колебаться около значения функции потерь обучения. Вы задаетесь вопросом, может ли это свидетельствовать о проблемах в подгонке модели или же причина в малом размере валидационного набора.
Теория
В первую очередь, важно понимать, что некоторая степень флуктуации валидационной функции потерь является относительной нормой. Основной целью процесса валидации является оценка того, как хорошо модель будет обобщать данные, которые она ранее не видела. Поскольку валидационный набор заметно меньше тренировочного, статистическая достоверность валидационных измерений ниже, что может приводить к большим колебаниям в значениях валидационной функции потерь.
Пример
- Размеры наборов данных: Ваша дата-сета разделена в пропорции 80% на обучение и 20% на валидацию, что является стандартной практикой. Тем не менее, использовать такой малый валидационный набор при значительном объеме данных (как в случае 3400 примеров) может привести к нестабильным оценкам.
- Размер пакета: Используемый вами размер пакета равен 16. Этот параметр также может быть источником колебаний, поскольку меньшие пакеты более чувствительны к изменениям в данных.
Применение
-
Увеличение размера пакета: Первый шаг, который вы можете предпринять, это увеличение размера батча. Больший размер батча способствует стабилизации оценки градиента и может снизить уровень флуктуации валидационной функции потерь. Однако следите за тем, чтобы размер батча не превысил возможностей вашей аппаратной платформы.
-
Увеличение валидационного набора: Рассмотрите возможность увеличения доли данных, используемой для валидации, если это возможно. При этом учитывайте, что это может снизить количество данных для обучения, что также может влиять на качество модели.
-
Ранняя остановка и контроль переобучения: Используйте механизм ранней остановки, чтобы избежать переобучения, которое может возникать, когда модель слишком хорошо запоминает тренировочные данные, но не обобщает на новых. Это будет полезно в контроле за моделью при колебаниях валидационной ошибки.
В заключение, колебания валидационной функции потерь — явление неприятное, но достаточно распространенное. Следуя предложенным шагам, вы сможете уточнить причину такого поведения вашей модели и улучшить её стабильность и точность.