Вопрос или проблема
Я задумываюсь, как подойти к проекту, где я хотел бы увеличить количество выходных классов уже обученной сети. У меня есть очень веские основания полагать, что модель уже усвоила соответствующую информацию, чтобы предсказать этот новый класс, именно поэтому я планирую только тонкую настройку (к тому же у меня гораздо меньше данных для этого класса, чем для остальных, и у меня нет оборудования для обучения с нуля).
Модель, которую я хочу использовать, — это трансформер, где последние слои декодера — это 2 полносвязных слоя и слой нормализации. Насколько я понимаю, новые классы в сеть можно добавить, заморозив модель, за исключением последнего слоя(ов), увеличив размер выходного измерения и тонко настроив только эту часть сети.
Является ли это разумным подходом? Если да, вы обычно берете веса для этих слоев и просто увеличиваете размер матрицы весов с некоторыми случайными весами (или просто пробуете оба варианта и смотрите, какой из них дает лучшие результаты)?
Да, мы называем это переносным обучением или тонкой настройкой.
Ответ или решение
Когда речь заходит о расширении возможностей уже обученной нейросети, в частности добавлении нового выходного класса, ваша стратегия фокусируется на одной из основных техник машинного обучения — передаче обучения (transfer learning) и его тонкой настройке (fine-tuning). Давайте разобьем вашу задачу на более детализированные этапы и обсудим их.
Подход к расширению выходных классов
-
Замораживание слоев: Правильный подход заключается в том, чтобы заморозить все слои модели, кроме последних полностью связанных (fully connected) уровней. Это помогает сохранить уже обученные представления и сосредоточить обучение на новых классах. Ваша идея является совершенно разумной и соответствует практике передачи обучения.
-
Увеличение размерности выходного слоя: Поскольку вы планируете увеличить количество классов, в частности, добавить новый класс, вы должны аккуратно изменить выходной слой модели. В случае вашей трансформерной архитектуры, это означает увеличение размерности весов последнего слоя, чтобы он мог обрабатывать новый класс. Например, если у вас было 5 классов и вы добавляете 1 новый, измените размерность выходного слоя с 5 до 6.
-
Инициализация весов: Есть несколько подходов к инициализации новых параметров:
- Случайные веса: Один из распространенных методов — инициализация новых весов случайными значениями, используя, например, метод He или Glorot (Xavier) для нормализации.
- Финетюнинг старых весов: В некоторых случаях имеет смысл использовать старые веса для новых классов. Вы можете продублировать существующие веса, а затем непосредственно их инициализировать относительно новых классов.
Обучение на небольших объемах данных
Поскольку у вас есть меньший объем данных для нового класса, важным шагом будет применение стратегий повышения стабильности и эффективности обучения:
- Используйте аугментацию данных: Создание дополнительных образцов путем поворотом, изменением яркости или другими методами может помочь разнообразить учебный набор.
- Малый коэффициент обучения: Настройка небольшого коэффициента обучения для последней слоя поможет предотвратить резкое изменение уже обученных весов, при этом позволяя адаптироваться к новому классу.
- Регуляризация: Регуляризация, такая как Dropout, может помочь избежать переобучения на небольшом количестве данных.
Оценка и тестирование
Настоятельно рекомендуется проводить оценку модели после обучения, чтобы определить, как она справляется с новым классом. Используйте методы кросс-валидации и тестирования на отдельно выделенном наборе данных. Журналируйте производительность модели, анализируйте её ошибки и корректируйте подход по мере необходимости.
Заключение
Ваш подход к добавлению нового выходного класса через замораживание модели и изменение только последнего слоя является разумным и стандартным в практике передачи обучения. С учетом ограниченности данных для нового класса и отсутствия ресурсов для полного переобучения, тонкая настройка может стать эффективной стратегией. Попробуйте предложенные методы и оцените их эффективность на ваших данных.
Ваш проект выглядит многообещающе, и следуя приведенным рекомендациям, вы сможете успешно адаптировать существующую модель для новой задачи.