Вопрос или проблема
Недавно я пытался обучить сверточную нейронную сеть для классификации людей как испаноязычных или белых (для учебных целей). Я не мог найти хорошую выборку данных только для этих двух рас, поэтому мне пришлось вручную собирать изображения из интернета. В итоге у меня оказалось 48 изображений, из которых 24 испаноязычных и 24 белых. Когда я обучал свою сеть, я пробовал множество различных архитектур и гиперпараметров, но точность оставалась на уровне ровно 50%. Я узнал, что это произошло из-за того, что сеть каждый раз выдавала 1, классифицируя каждое изображение как испаноязычное, потому что она нашла локальный оптимум для функции стоимости. Я полагаю, что это связано с моим распределением данных 50/50, хотя я могу ошибаться. Если это связано с распределением, как такое не происходит в реальном мире? Например, если бы у меня было 10 миллионов изображений, половина из которых белые, а другая половина – испаноязычные, как сеть избегает попадания в ту же ловушку?
Во-первых, ваша выборка данных очень мала, чтобы обучить модель глубокого обучения, вам нужно как минимум 10k изображений для обучения модели и получения хороших результатов. Во-вторых, если вы все еще думаете, что ваша функция стоимости застревает в локальных минимумах, тогда вам стоит рассмотреть возможность использования момента Нестеров.
В общем, функция стоимости нейронной сети не является выпуклой, поэтому математически нормально, что вы сходите к локальному минимуму. (Чтобы убедиться, что она не выпуклая, возьмите любую перестановку набора весов, и это также приведет вас к той же точке в пространстве). В качестве предложения попробуйте использовать линейный классификатор или многослойный перцептрон и сравните свои результаты.
Ответ или решение
Достижение локальных оптимумов в нейронных сетях – это важный аспект, который стоит учитывать при обучении моделей машинного обучения. В вашем случае, когда вы стремитесь классифицировать людей как испаноязычных или белых, вы столкнулись с проблемой, когда модель достигла точности 50%, классифицируя все изображения как одну категорию. Рассмотрим это более подробно.
Проблема с локальными оптимумами
Нейронные сети часто имеют много локальных оптимумов, что связано с их нелинейной природой и многомерностью функций потерь. Ваша модель, вероятно, нашла локальный минимум, который был не столь оптимален – это стало следствием недостатка данных. В частности, наличие всего 48 изображений (24 из каждой категории) создает проблему переобучения, что может привести к тому, что модель запоминает выборочные данные, а не учится извлекать обобщенные паттерны.
Влияние небольшого объема данных
Сравнение вашего сценария с крупными наборами данных, состоящими из миллионов изображений, также имеет значение. В реальном мире, когда наборы данных значительно больше и разнообразнее, нейронные сети обычно лучше способны обнаруживать паттерны и избегать ложных локальных минимумов. Большие наборы данных, как правило, предоставляют более полное представление о классах, что позволяет моделям лучше справляться с вариациями внутри классов и ограничивать влияние отдельных экземпляров.
Советы по улучшению обучения
-
Увеличение объема данных: Первым и самым очевидным шагом стоит увеличить объем данных. Это можно сделать с помощью техник аугментации данных (повороты, масштабирование, изменение яркости), что позволит модели увидеть больше вариаций.
-
Использование сложных архитектур: Экспериментируйте с различными архитектурами, такими как ResNet или EfficientNet, которые способны лучше извлекать смысловые особенности из данных.
-
Настройка гиперпараметров: Проверьте влияние гиперпараметров, таких как скорость обучения. Неверно настроенная скорость обучения может привести к "застреванию" в локальных оптимумах.
-
Альтернативные алгоритмы оптимизации: Рассмотрите возможность использования продвинутых методов оптимизации, таких как Adam, RMSProp или Nesterov Momentum, которые могут помочь избежать локальных минимумов и обеспечить более стабильное обучение.
-
Изменение функции потерь: Попробуйте использовать функции потерь, которые более чувствительны к дисбалансу классов, такие как сбалансированная кросс-энтропия, если у вас есть основание полагать, что класс является дисбалансным.
Заключение
Ваша проблема с локальными оптимумами частично объясняется малым объемом данных и структурой вашего обучения. Учитывая размер и разнообразие реальных наборов данных, нейронные сети имеют гораздо больше шансов находить глобальные оптимумы через разнообразие примеров и корелляций. Внедрение упомянутых стратегий может существенно улучшить вашу модель, позволяя ей достигать лучших результатов и избегать проблем, что весьма актуально в вашей задаче классификации.