Вопрос или проблема
Я начинаю изучать мир глубоких нейронных сетей и провожу серию тестов с сверточной моделью, и вот что я обнаружил:
Точность на обучающем наборе данных значительно выше (около 0.85), чем на валидационном наборе (около 0.58), но, когда смотрим на результаты потерь, наблюдается, что в обоих наборах данных потери равны 0.
Мой вопрос таков: как может быть, что потери в обоих наборах такие низкие, но при этом точность не идеальная? Разве функция потерь не измеряет разницу между предсказанием и фактическим классом и не указывает на то, насколько хорошо модель предсказывает?
Я выполняю многоклассовую задачу, и моя функция потерь — это категорическая кросс-энтропия.
Буду благодарен, если кто-то прояснит для меня эти концепции.
Возможной причиной может быть дисбаланс классов в валидационном наборе. Если валидационный набор значительно несбалансирован, и гораздо большая доля примеров принадлежит одному классу по сравнению с другим, то модель может добиваться низких потерь на валидационном наборе, просто постоянно предсказывая большинство классов. Это приведет к низкой общей точности, несмотря на низкие потери.
Ответ или решение
Ваша ситуация с низкой потерей (loss) и невысокой точностью (accuracy) в валидационном наборе данных может действительно вызывать недоумение, особенно если вы только начинаете работать с глубокими нейронными сетями. Рассмотрим причины и факторы, которые могут объяснять этот феномен.
Понимание Разницы Между Показателями Потерь и Точности
Потери и точность — это две различные метрики, измеряющие разные аспекты работы модели:
-
Функция потерь (Loss Function): В случае мультимасштабной классификации и функции категориальной кросс-энтропии, она измеряет расстояние между прогнозируемым распределением вероятностей модели и фактическим распределением. Очень низкое значение функций потерь может указывать на то, что модель хорошо приближается к реальным значениям классов, но только на данном наборе данных.
-
Точность (Accuracy): Показывает процент правильно классифицированных примеров среди всех предложенных. Низкая точность может быть результатом неверной классификации значительной части некоторых классов, что не всегда отразится в высоком значении функции потерь.
Возможные Причины Низкой Точности при Нулевых Потерях
-
Дисбаланс Классов: Если в проверочном (валидационном) наборе сильно преобладает один класс, модель может "учиться" всегда предсказывать этот класс, чтобы минимизировать потери на валидации. Это приведет к низким потерям, однако точность будет страдать, особенно по отношению к редко встречающимся классам.
-
Проблемы с Метками: Возможно, валидационный набор содержит ошибочные метки или недоучтенные классы, что приводит к низкой точности, хотя модель минимизирует потери по предоставленным данным.
-
Переобучение (Overfitting): Ваша модель может быть слишком сложной и хорошо подстраивается под тренировочные данные, оставаясь неприменимой на новых или более разнообразных данных. Это может снизить точность на валидационном наборе, несмотря на низкие потери.
-
Слабый прогноз низкоуровневых классов: Если модель слишком уверенно относится к своим слабым прогнозам, потери могут уменьшиться (если ошибочные прогнозы имеют низкую энтропию), но точность страдает из-за неверно классифицированных экземпляров.
Рекомендации
-
Анализ структуры и качества данных: Проверьте баланс классов в валидационном наборе и при необходимости пересмотрите или взвесьте метрики, чтобы учесть специфики каждого класса.
-
Используйте дополнительные метрики: Помимо потерь и точности, рассмотрите метрики, такие как F1-мера, которые могут дать более глубокое понимание работы модели, особенно в условиях дисбаланса классов.
-
Регуляризация и настройка гиперпараметров: Включайте методы регуляризации для уменьшения переобучения, такие как dropout, и оптимизируйте гиперпараметры модели.
Ваша ситуация подчеркивает важность комплексного подхода к оценке работы модели, и понимание этих основ поможет вам правильно интерпретировать результаты и улучшить качество модели в будущем.