Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с траекториями (несколько массивов с плавающей точкой), которые я хочу классифицировать (0 или 1, в зависимости от типа траектории).
features = np.column_stack((
sat.inclinations,
sat.mean_motions,
sat.eccentricities,
sat.semimajor_axes,
sat.orbital_energy
))
feature_sequences.append(features)
labels.append(sat.manoeuvrability)
X = pad_sequences(feature_sequences, padding='post', dtype="float32")
y = np.array(labels)
return train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Я подумал, что использование LSTM RNN — хорошая идея для классификации ряда данных:
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=input_shape),
tf.keras.layers.LSTM(10, return_sequences=True, kernel_initializer="glorot_uniform"), # LSTM слой
tf.keras.layers.LSTM(10), # Другой LSTM слой
tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'), # Полносвязный слой для дальнейшей обработки
tf.keras.layers.Dropout(0.5), # Dropout для регуляризации
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Выходной слой для бинарной классификации
])
Проблема
Мои предсказания, похоже, слишком похожи, например, 0.56463885 и 0.56463975 для совершенно разных входных данных. Обучение еще раз приводит к аналогичной проблеме, просто с другим значением. Проверка и точность, похоже, быстро сходятся.
Что я пробовал
- Я пробовал разные масштабировщики, например MinMax и StandardScaler.
- Обрезка градиента: возможно, проблема в исчезающем градиенте, поэтому я использовал этого оптимизатора, который нашел в другом ответе: optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(clipvalue=1.0)
- Разные размеры батчей
- Веса классов, потому что данные действительно немного несбалансированы.
Что я могу сделать?
Я подозреваю, что архитектура странная, но не знаю, как это улучшить. Буду рад любым идеям или помощи.
Ответ или решение
Решение проблемы постоянного выхода LSTM RNN модели
Проблема, с которой вы сталкиваетесь — это распространенная ситуация, когда модель не может достаточно хорошо обобщать, что приводит к схожести предсказаний для разных входных данных. Рассмотрим возможные причины и предложим методы улучшения вашей модели.
1. Проблемы с данными
Предобработка данных:
Убедитесь, что ваши данные хорошо предварительно обработаны. Вы уже пробовали использовать разные методы масштабирования (MinMax и StandardScaler), однако иногда полезно дополнительно проверить наличие аномалий в данных. Например, можно визуализировать данные с помощью графиков или использовать меры статистики для выявления выбросов.
Качество данных
Проверьте, нет ли в ваших данных избыточной однородности. Если большинство из ваших данных схожи, это может снизить способность модели к обучению. Возможно, вам стоит рассмотреть возможность увеличения размера и разнообразия выборки.
2. Актуальность архитектуры модели
Изменение архитектуры:
Рассмотрите возможность увеличения числа нейронов в LSTM слоях или добавления дополнительных слоев. Также возможно, что уменьшение dropout или использование других механизмов регуляризации также поможет модели лучше обобщаться.
Тонкая настройка слоев:
Попробуйте использовать различные конфигурации, например, добавить слои GRU (Gated Recurrent Units) или увеличить размер входных данных. Экспериментируйте с количеством и размером слоев, чтобы найти оптимальную архитектуру для вашей задачи.
3. Параметры обучения
Проблемы с конвергенцией:
Если ваша модель быстро достигает высокой точности, это может указывать на переобучение. Проверьте метрики обучения. Для этого можно использовать более строгие метрики, такие как AUC, или добавить в валидацию кросс-валидацию.
Изменение функции потерь:
Иногда стандартные функции потерь, как binary_crossentropy, могут не сработать. Попробуйте применять утяжеленные функции потерь, особенно если ваши классы несбалансированы.
Аугментация данных:
Аугментация данных может помочь расширить выборку и улучшить ее разнообразие. Это можно сделать методом добавления шума, изменения масштабов или поворотом временных последовательностей.
4. Устранение проблемы балансировки классов
Вы уже упоминали про использование весов классов. Попробуйте более детально настраивать их, а также примените методы баланса по выбору, такие как SMOTE для увеличения класса меньшинства.
5. Продвинутое обучение
Используйте предобученные модели:
Проверка предобученных LSTM или архитектур на других аналогичных задачах может помочь ускорить процесс обучения и повысить качество.
Экспериментирование с гиперпараметрами:
Гиперпараметры, такие как скорость обучения, размер партии, количество эпох, имеют большое значение. Используйте инструменты, такие как Grid Search или Random Search, для автоматической настройки гиперпараметров.
Заключение
Проблема с постоянными выходами вашей LSTM RNN модели может быть решена путем тщательной оценки и оптимизации данных, архитектуры модели и параметров обучения. Важно проводить экспериментирование и следить за результатами, чтобы каждый из ваших шагов был обоснованным и целенаправленным. Используйте предложенные стратегии как отправную точку для улучшения вашей модели и достижения лучших результатов при классификации траекторий.