Вопрос или проблема
Я работаю над моделью CNN для прогнозирования финансовых временных рядов. Несмотря на сбалансированные данные и несколько настроек, моя модель продолжает предсказывать только один класс на протяжении обучения, независимо от того, какие изменения я вношу.
Контекст
Я использую кастомную 1D CNN с тремя сверточными слоями и максимальными слоями субдискретизации. Цель состоит в том, чтобы классифицировать данные на два класса (вверх, вниз) на основе характеристик временных рядов. Набор данных сбалансирован по этим классам, так что теоретически модель не должна быть предвзята к одному из них.
Проблема
Вот где все становится запутанным:
- Чувствительность к скорости обучения: На скорости обучения
0.00001модель предсказывает каждую выборку как класс0. На0.001она начинает предсказывать все как класс1. - Потеря не сходится: Независимо от скорости обучения, потеря не сходится к нулю, что предполагает, что модель не учит основные паттерны эффективно.
Что я пробовал
- Проверил распределение классов: Как в целом по набору данных, так и по разделению на обучающую и тестовую выборки, чтобы убедиться в сбалансированности.
- Планировщик скорости обучения: Экспериментировал с уменьшением скорости обучения, но она все равно по умолчанию предсказывает один класс.
Вот ссылка на мой Colab блокнот, где вы можете проверить код и поэкспериментировать с ним напрямую.
Ответ или решение
Почему ваша CNN модель предсказывает только один класс?
Одной из основных задач, с которой сталкиваются разработчики моделей машинного обучения, является проблема неравномерного распределения классов, которая часто ведет к смещению классификатора. Однако вы указали, что ваш датасет сбалансирован, но модель все равно предсказывает только один класс. Давайте рассмотрим возможные причины данной проблемы и предложим решения, которые помогут вам наладить обучение модели.
1. Чувствительность к скорости обучения
Одна из возможных причин, по которой ваша модель может предсказывать только один класс, — это чувствительность к скорости обучения. Вы сообщили, что при использовании очень низкой скорости (0.00001) модель предсказывает все как класс 0, а при более высокой скорости (0.001) — как класс 1. Это может свидетельствовать о том, что ваша модель подвержена "остановке" из-за слишком высоких или слишком низких значений скорости обучения.
Рекомендации:
- Попробуйте использовать значения скорости обучения в промежутке между 0.0001 и 0.0005. Это поможет лучше отрегулировать градиенты.
- Рассмотрите возможность использования адаптивных алгоритмов оптимизации, например, Adam или RMSprop, которые автоматически подстраивают скорость обучения в зависимости от градиентов.
2. Проблемы с потерей и нестабильностью
Вы упомянули, что функция потерь не конвергирует, что указывает на то, что модель не находит паттерны в данных. Это может быть вызвано несколькими факторами:
- Инициализация весов: Неправильная инициализация весов может вызвать раннее "замораживание" модели. Убедитесь, что вы используете оптимальный метод инициализации, например, He или Xavier для слоев свертки.
- Слишком сложная архитектура: Вероятно, ваша модель избыточно сложна для поставленной задачи, что приводит к переобучению начальных слоев и недостаточному обучению остальных.
Рекомендации:
- Попробуйте упростить архитектуру сети, уменьшив количество слоев или фильтров.
- Проверьте, не происходит ли переобучение модели. Для этого используйте регуляризацию (например, Dropout) и мониторинг на валидационной выборке.
3. Проблемы с данными и предобработкой
Иногда качество данных может существенно влиять на обучаемость модели. Исследуйте следующее:
- Предобработка данных: Убедитесь, что данные нормально распределены и масштабированы. Параметры, которые имеют сильно разные диапазоны значений (например, 0-1 и 1000-10000), могут значительно усложнить обучение.
- Разделение на обучающую и тестовую выборки: Если выборки были неправильно разделены, возможно, на обучении присутствуют дублирующие данные. Убедитесь, что данные не пересекаются.
4. Использование функции потерь и метрик
Выбор неправильной функции потерь также может сильно повлиять на работу модели. Убедитесь, что:
- Вы используете функцию потерь, адекватную задаче. Для бинарной классификации это может быть
binary_crossentropy. - Вы уделяете внимание метрикам, которые будут использоваться для оценки результатов. Например, точность может быть не самым информативным показателем, если классы несбалансированы, но у вас сбалансированные данные.
Заключение
Перед тем как сделать выводы о некорректности вашей модели, убедитесь, что все аспекты (от предобработки данных до архитектуры) проанализированы и оптимизированы. Если с учетом всех предложенных рекомендаций проблема не решится, рассмотрите возможность использования предварительно обученной модели или применения подходов к ансамблированию, которые могут улучшить качество предсказаний.
Не забывайте, что обучение моделей — это итеративный процесс, который требует терпения и анализа. Вы можете продолжить экспериментировать с подходами, которые были упомянуты выше, и, возможно, это приведет вас к успешной реализации вашей задачи классификации.