Вопрос или проблема
У меня следующая конфигурация:
- 2 входных нейрона (I1, I2)
- 2 выходных нейрона (O1, O2)
- 1 скрытый слой с 3 нейронами (H1, H2, H3)
- функция потерь = mse
- оптимизатор = Adam
- значения I1 варьируются от 0 до 100
- значения I2 варьируются от 0 до 500
- размер батча = 16
- скорость обучения = 0.1
АНН должна изучить следующие правила (задача регрессии):
- Если I1 увеличивается, O1 уменьшается
- Если I1 увеличивается, O2 увеличивается
- Если I2 увеличивается, O1 остается постоянным
- Если I2 увеличивается, O1 уменьшается
Я использую следующую модель:
class DQN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features=2, out_features=3)
self.out = nn.Linear(in_features=3, out_features=2)
def forward(self, t):
t = F.relu(self.fc1(t))
t = self.out(t)
return t
Однако она не обучается. Мой вопрос в том, на какой части мне сосредоточиться? Подходит ли линейная полносвязная сеть для этих правил (без линейной регрессии)? Нужно ли больше скрытых слоев / больше нейронов? Является ли скорость обучения проблемой? Нужно ли нормализовать входные данные?
Я много экспериментировал, но не добился улучшений.
Скорость обучения слишком высокая. Сделайте её между 0.001 и 0.0001. Также возможно, что ваш скрытый слой может не моделировать взаимосвязь должным образом. Попробуйте удвоить/увеличить количество нейронов в скрытом слое, например, до 4, 8, 12, 16, и затем выберите подходящее значение.
Ответ или решение
Почему нейронная сеть не обучается на задачу регрессии?
Уважаемые коллеги,
Ваша проблема заключается в недостатке успешного обучения нейронной сети для решения задачи регрессии. Рассмотрим ключевые аспекты, которые могут негативно влиять на процесс обучения и результативность модели.
1. Настройка гиперпараметров модели
Скорость обучения: Один из наиболее критичных факторов в процессе обучения нейронной сети – это скорость обучения (learning rate). В вашем случае вы указали значение 0.1, что может быть слишком высоким. Высокая скорость обучения может привести к нестабильному поведению модели и, как следствие, к отсутствию сходимости. Рекомендуется использовать более низкие значения, например, в диапазоне от 0.001 до 0.0001.
Размер батча: Используемый вами размер батча равен 16. Для начала, этот размер может быть приемлемым, но стоит провести эксперименты с уменьшением или увеличением батча, чтобы проверить, как это отразится на процессе обучения. Меньшие размеры батчей могут способствовать более стабильным обновлениям весов, тогда как большие размеры обычно предоставляют более точные оценки градиентов.
2. Структура и сложность модели
Количество нейронов и слоев: Ваша модель имеет один скрытый слой с тремя нейронами. Эта конфигурация может оказаться недостаточной для моделирования сложных взаимосвязей между входными и выходными данными, особенно с учетом ваших условий (различные зависимости выходов от входов). Рекомендуется попробовать увеличить число нейронов в скрытом слое (например, 4, 8, 12 или даже 16 нейронов) и провести анализ, как это повлияет на обучение. Добавление дополнительных скрытых слоев также может улучшить способность модели к обучению, так как позволит захватывать более сложные паттерны.
3. Нормализация данных
Предобработка данных: Приведение входных данных к единой шкале – это критически важный шаг. Ваши входные данные имеют различный диапазон: I1 варьируется от 0 до 100, а I2 – от 0 до 500. Если данные не нормализованы, это может привести к тому, что модель не сможет эффективно обучаться. Настоятельно рекомендуется нормализовать или стандартизировать входные данные, чтобы улучшить процесс обучения. Вы можете использовать методы, такие как Min-Max нормализация или Z-нормализация.
4. Убедитесь в корректности целевой функции
Функция потерь: Вы выбрали MSE (mean squared error) в качестве функции потерь, что вполне приемлемо для задачи регрессии. Однако для лучшего понимания, правильно ли ваша модель интерпретирует зависимости, полезно визуализировать ошибки предсказаний. Это поможет вам понять, какие зависимости ваша модель может не улавливать.
5. Анализ зависимостей
Логика задач: Обратите внимание на логические правила, которые вы хотите, чтобы сеть усвоила. Например:
- При увеличении I1, O1 должен уменьшаться, а O2 – увеличиваться.
- При увеличении I2, O1 должен оставаться постоянным или уменьшаться.
Поскольку эти зависимости несут в себе нелинейные взаимосвязи, возможно, потребуется более сложная архитектура, которая способна захватывать такие нелинейности.
Заключение
Учитывая вышеизложенные аспекты, рекомендую вам систематически протестировать изменения, начиная с уменьшения скорости обучения и нормализации данных, и постепенно увеличивая сложность модели. Такие шаги помогут вам выявить оптимальные параметры для эффективного обучения вашей нейронной сети. Не забывайте, важен не только выбор архитектуры, но и тщательная настройка гиперпараметров для достижения наилучших результатов.
Успехов в ваших экспериментах!