Вопрос или проблема
Суть: Обучение модели с использованием недо/пересемплирования в процессе обучения приведет к неправильному распределению и негативно скажется на точности?
Предположим, вы хотите обучить классификатор для различения класса A и класса B. К сожалению, распределение популяции A и B несбалансировано в соотношении [1:100]. Поэтому вы используете недо- или пересемплирование так, чтобы обучающая и валидационная выборки достигли соотношения [1:1] между A и B. С тестовой выборкой вы ничего не делаете. Распределения выборок и результаты обучения представлены в следующей таблице:
Обучение Валидация Тест
A Расп. 0.5 0.5 0.99
B Расп. 0.5 0.5 0.01
Точность 1.0 0.999 0.85
Теперь вы обучили модель, которая показывает худшие результаты на популяции, чем подход «классифицировать все как A». Учит ли пересемплирование модель неправильному распределению – заставляя ее избыточно уверенно предсказывать классы меньшинств? Если нет, то что может происходить в этом примере?
Да, обучение модели ожидать сбалансированное распределение определенно повлияет на результаты тестовой выборки. Пересемплирование класса меньшинства для балансировки распределения сделает классификатор более склонным предсказывать, что данный пример относится к классу меньшинства. Каждая итерация градиентного спуска толкает модель к месту, где примерно половина потерь вызвана примерами из класса меньшинства, что не соответствует ситуации, когда вы тестируете модель. Я видел несколько подходов, которые пытаются преодолеть эту проблему; фокальная потеря — это один из примеров, когда легко классифицируемые примеры (предсказания, в которых модель уверена) вносят меньший вклад в потери, чем примеры, которые сложно классифицировать. Другой подход, который я видел, заключается в обучении модели на искусственно сбалансированной обучающей выборке, а затем замораживании всех весов, кроме последнего слоя (или нескольких последних слоев), и тонкой настройке модели на истинном распределении. Это обычно увеличивает точность модели.
Точность — это вводящий в заблуждение показатель в этой ситуации. Как вы отметили, модель, обученная на сбалансированной обучающей выборке, показывает худшие результаты по сравнению с моделью, которая предсказывает все как класс A. Несмотря на то, что точность второй модели выше, предсказания не имеют смысла и не отражают природу данных. Я бы посоветовал вам изучить точность и полноту двух моделей, чтобы понять, где модель работает плохо.
Также, я думаю, что ваша валидационная выборка должна иметь те же статистические характеристики, что и тестовая выборка. Когда валидационные данные не отражают тестовые данные, вы фактически оптимизируете свою модель для достижения другой цели, нежели та, которую вы действительно хотите.
Ответ или решение
Тема: Как недостаточная или избыточная выборка влияет на распределение данных и обучение моделей
Вопрос о том, можете ли вы обучить модель неправильному распределению элементов с помощью недостаточной или избыточной выборки, имеет большое значение для обработок несимметричных данных. Рассмотрим ситуацию, когда вы хотите создать классификатор для различения классов A и B с соотношением 1:100, что создает значительный дисбаланс в данных.
1. Основная проблема
Обучая модель на сбалансированном наборе данных (например, 1:1), вы фактически подстраиваете модель под отличную от настоящего распределения выборку. Это приведет к тому, что модель будет слишком оптимистично относиться к предсказанию меньшинства и недооценивать большинство. Таким образом, на этапе тестирования, где реальное распределение остается 99:1, модель будет показывать низкую точность.
2. Подходы к решению проблемы
Для борьбы с этой проблемой предлагается несколько методов:
-
Фокальная потеря: Этот метод изменяет функцию потерь так, чтобы предсказания, с которыми модель уверена, вносили меньший вклад в общую ошибку. Это может помочь сбалансировать влияние разных классов и сделать модель более устойчивой к перекосам в данных.
-
Финетюнинг: Другой подход заключается в том, что сначала модель обучается на сбалансированном наборе, а затем происходит дообучение (fine-tuning) на реальных данных с учетом исходного распределения. Это позволяет сохранить общие паттерны, обнаруженные в сбалансированном наборе, одновременно адаптируя модель к реальным условиям.
3. Оценка качества модели
Важным моментом является то, что использование точности (accuracy) как метрики для оценки модели может быть крайне вводящим в заблуждение. Если ваша модель демонстрирует точность 85%, но при этом предсказывает подавляющее большинство как класс A, то на практике это говорит о более худших предсказаниях для меньшинства B. Здесь критично оценивать такие метрики, как воспроизводимость (recall) и точность (precision), чтобы действительно понять, как модель работает с меньшими классами.
4. Важность валидирующего набора
Замечание о разных распределениях для обучающего и валидационного наборов данных также очень важно. Если валидационный набор данных не отражает реальную дистрибуцию (тестовый набор), вы фактически оптимизируете модель под неверные цели. Это может привести к тому, что модель будет хорошо показывать себя на валидационных данных, но резко упадет в производительности на реальных данных.
Заключение
Недостаточная или избыточная выборка действительно может привести к тому, что модель будет обучена на неправильном распределении, что в конечном итоге повлияет на ее производительность. Использование решений, таких как фокальная потеря или финетюнинг, может помочь создать более устойчивую модель, которая будет работать более эффективно на реальных данных. Важно учитывать метрики, соответствующие критериям задачи, а также следить за согласованностью между обучающими и тестовыми наборами данных. При тщательном подходе можно добиться более точных и надежных предсказаний.