Вопрос или проблема
Я работаю над проектом, основанным на обнаружении спектра, где мне нужно предсказывать значения SNR по изображениям спектрограмм. Чтобы обучить и оценить модель, я нормализовал истинные значения SNR и получил приличные значения MSE (0.0890) и RMSE (0.2984) во время обучения. Однако при проверке диаграммы рассеяния предсказанных и истинных значений (как показано на изображении) я заметил, что предсказания ограничены узким диапазоном.
Вот что я попробовал на данный момент:
Распределение SNR: До и после нормализации значения SNR кажутся хорошо распределеными, как показано в следующих статистиках:
Статистика SNR_train:
Мин: 0.0000
Макс: 39.8983
Среднее: 20.8703
Стандартное отклонение: 11.4396
Статистика SNR_test:
Мин: 0.0075
Макс: 39.8983
Среднее: 20.3088
Стандартное отклонение: 11.7931
SNR – Нормализованные (Тренировка):
Мин: 0.0000
Макс: 1.0000
Среднее: 0.5231
Стандартное отклонение: 0.2867
SNR – Нормализованные (Тест):
Мин: 0.0000
Макс: 1.0000
Среднее: 0.5089
Стандартное отклонение: 0.2956
Затем я приступил к обратной нормализации после оценки и заметил очень высокие значения MSE (139.7979) и RMSE (11.8236), но диапазон предсказаний остается таким же узким, как и в процессе обучения.
Что я пробовал: Я экспериментировал с настройкой параметров модели, а также использовал различные функции потерь, такие как MAE и Huber Loss, но проблема остается.
Как я могу улучшить способность модели предсказывать более широкий диапазон значений SNR?
Есть ли специфическая проблема с моей нормализацией или настройкой модели, которая может вызывать эти узкие предсказания?
Я новичок в этом, поэтому буду признателен за любые советы или предложения. Спасибо!
.
Ответ или решение
Ваша задача по прогнозированию значений SNR из спектрограмм сталкивается с несколько необычной проблемой: в то время как значения MSE (Среднеквадратичная ошибка) и RMSE (Корень из среднеквадратичной ошибки) выглядят довольно оптимистично, модель предсказывает значения в узком диапазоне. Давайте выясним, что может быть причиной такой ситуации и как ее можно разрешить.
Теория:
Многие модели машинного обучения зависят от нормализации данных для обеспечения стабильной и быстрой сходимости. Нормализация уменьшает различия в масштабе и может предотвратить ситуацию, когда предсказания модели доминируют экстремальные значения, что может привести к неподходящей генерализованной модели. Однако, иногда неправильная или неуместная нормализация может снизить способность модели к обобщению реальных данных.
Пример:
В вашем случае, данные по SNR были нормально распределены, а после нормализации изменились на стандартный диапазон от 0 до 1. На первый взгляд, это кажется стандартным шагом, но ваши результаты, показывающие узкий прогнозируемый диапазон, сравниваемый с оригинальными значениями, указывают на наличие систематического смещения в предсказаниях модели вследствие нормализации и/или настройки самой модели.
Применение:
-
Проверка нормализации и денормализации:
Убедитесь, что нормализация и обратная нормализация выполняются правильно. Ошибки в масштабировании или обратном преобразовании могут создать значительные проблемы, когда переведенные обратно значения значительно отклоняются от реальных. -
Альтернативные методы предобработки данных:
Попробуйте другие методы нормализации или стандартизации, такие как StandartScaler или RobustScaler (в зависимости от удаленности выбросов и их количества). Попробуйте использовать и другие входные параметры, если это возможно, чтобы избежать крайних значений в целях нормализации. -
Адаптация архитектуры модели:
Проведите анализ смещения и дисперсии модели. Это может помочь с пониманием того, требуется ли более мощная модель или, наоборот, модель слишком сложна. Попробуйте ввести нейронные сети с различными архитектурами и гиперпараметрами. -
Альтернативные показатели качества модели:
Использование единственно MSE и RMSE не всегда дает полное понимание, особенно если распределение целевого значения искажено. Включите в оценку проявление других показателей, таких как MAE (Средняя абсолютная ошибка). -
Диагностика узких предсказаний:
Проанализируйте нейронные слои и активации для обеспечения того, что нейронная сеть изучает значимые паттерны. Это может выявить узкие места на уровне сети.
Таким образом, для решения вашей проблемы, важно провести систематическую проверку нормализации и возможно изменить подход к построению модели, используя альтернативные методы обработки данных и архитектуры моделей. Надеюсь, эти рекомендации окажут помощь в коррекции и улучшении точности ваших предсказаний.