Вопрос или проблема
Я работаю над задачей бинарной классификации текстов, используя модель BERT + CNN. Однако, судя по графикам потерь и точности во время обучения, кажется, что модель недостаточно обучается, и я не вижу значительных улучшений в производительности. Я использую предварительно обученную модель BERT для извлечения признаков и добавляю слой CNN для захвата более локализованных признаков.
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
import tensorflow as tf
preprocessor = hub.KerasLayer("https://kaggle.com/models/tensorflow/bert/TensorFlow2/en-uncased-preprocess/3")
encoder = hub.KerasLayer("https://www.kaggle.com/models/tensorflow/bert/TensorFlow2/bert-en-uncased-l-10-h-768-a-12/2")
# Bert Layers
text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string, name="text")
preprocessed_text = preprocessor(text_input)
outputs = encoder(preprocessed_text)
l = tf.keras.layers.Dropout(0.3, name="dropout")(outputs['pooled_output'])
l = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu', name="dense1")(l) # Новый полносвязный слой
l = tf.keras.layers.Dropout(0.4, name="dropout2")(l) # Dropout после полносвязного слоя
l = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid', name="output")(l) # Выходной слой
# Построение модели
model = tf.keras.Model(inputs=[text_input], outputs = [l])
METRICS = [
tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name="accuracy"),
tf.keras.metrics.Precision(name="precision"),
tf.keras.metrics.Recall(name="recall")
]
checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('model.h5', monitor="val_accuracy", save_best_only=True, verbose=1)
earlystopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor="val_accuracy", patience=2, restore_best_weights=True)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
loss="binary_crossentropy",
metrics=METRICS)
Я использовал слой dropout, чтобы предотвратить переобучение.
Я пробовал обучать больше эпох, но производительность не улучшается.
Как я могу изменить мою модель, чтобы избежать недостаточного обучения?
Буду признателен за любые предложения или советы по дальнейшим действиям.
Ответ или решение
Для решения задачи бинарной классификации текста с использованием модели BERT + CNN, которая проявляет признаки недообучения, важно предпринять ряд стратегических шагов для улучшения её производительности.
1. Оптимизация архитектуры модели
В данном случае вам необходимы дополнительные архитектурные улучшения:
- Добавление CNN слоя. Поскольку вы рассматриваете использование CNN для извлечения локализованных признаков, добавьте свёрточные слои непосредственно после выхода BERT:
outputs = encoder(preprocessed_text)['sequence_output'] conv_layer = tf.keras.layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu')(outputs) global_pool = tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D()(conv_layer)
2. Регулировка гиперпараметров
-
Изменение скорости обучения. Уменьшение learning rate до 0.0001 может позволить модели более точно адаптироваться к данным.
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001), ...) -
Увеличение размера Dense-слоя. Увеличение количества нейронов в слое может расширить возможности модели.
l = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu', name="dense1")(l)
3. Увеличение объёма данных
- Аугментация данных. Используйте стратегии аугментации текста, такие как синонимическая замена или перестановка слов. Это может обогатить тренировочный набор и улучшить способность модели обобщать.
4. Изучение и изменение архитектурных решений
- Используйте последовательные стратегии: изучите различные методы слияния BERT и CNN более глубоко. Возможно, стоит исследовать возможности применения других архитектур, таких как LSTM или GRU в сочетании с CNN, для более глубокого анализа последовательностей.
5. Изменение функции потерь и увеличения глубины модели
- Custom Loss Function: Если стандартная функция потерь не приводит к улучшению, экспериментируйте с адаптациями, такими как Focal Loss.
- Dropout: Убедитесь, что слои Dropout не чрезмерно уменьшают способность модели к обучению.
6. Модификация подхода к тренировке модели
- Используйте Stratified K-Fold Cross-Validation: Этот метод может помочь в более точной оценке производительности модели.
Вашей конечной целью является тщательная итеративная работа с архитектурой модели и конфигурацией данных. Таким образом, вы сможете избежать недообучения и достичь более высоких показателей точности классификации.