О чем говорят эти графики точности и потерь на обучающей и тестовой выборках? Может ли точность на обучающей и тестовой выборках достичь 80% после одной эпохи?

Вопрос или проблема

Это график точности и потерь для модели CNN. Возможно ли, что точность обучения и тестирования может начинаться с 80% уже с первого эпоха для 5-кратной кросс-валидации.

Похоже, что ваша модель переобучена на данных. На графике справа ваша потеря валидации (тестовая потеря) начала расходиться довольно рано и значительно выше, чем тестовая потеря, в то время как точность тестирования также значительно ниже. Это обычно означает, что ваша модель не научилась распознавать новые данные, только обучающие данные.

Что можно попробовать для снижения этого эффекта:

Если ваша модель довольно сложная, вы можете немного упростить ее.
Добавьте dropout
Добавьте аугментацию (случайные повороты, изменение цвета и т.д.)
Добавьте регуляризацию

Надеюсь, это поможет, просто погуглите, как предотвратить переобучение, и вы найдете хороший путеводитель, я уверен.

Еще один момент, который стоит учитывать, это какие метрики точности и потерь вы используете, потому что это сильно повлияет на ваши результаты. Если у вас несбалансированный набор данных, то точность может быть очень высокой, не выучив много. Может быть, разместите ваш код или хотя бы ваши гиперпараметры. Надеюсь, это помогло вам ответить на ваш вопрос.

Да, в зависимости от ваших данных, точность может начинаться с 80% сама по себе. Точность — это отношение всех правильных предсказаний ко всем предсказаниям. Если ваш набор данных изначально несбалансирован (скажем, у вас 90% меток Класса 1 и 10% Класса 2), то точность, как правило, будет высокой, так как модель, обученная на наборе данных, который склонился в пользу Класса 1, будет предсказывать его больше, чем Класс 2.
Проверьте возможные дисбалансы в ваших данных.

Также, учитывая график потерь, кажется, что происходит некоторое переобучение. Достижение точности обучения в 100% это как запоминание данных, попробуйте раннюю остановку и регуляризацию для снижения переобучения.

Ответ или решение

Тема анализа графиков точности и потерь, полученных в результате обучения модели глубокого обучения, особенно такого как свёрточная нейронная сеть (CNN), является актуальной в области машинного обучения и разработки искусственного интеллекта. Основная цель данного анализа заключается в оценке показателей качества модели и выявлении признаков переобучения. Рассмотрим ваш вопрос с профессиональной точки зрения.

Теория

Точность обучения (train accuracy) и тестирования (test accuracy), а также потери (loss) — это ключевые метрики, используемые для оценки производительности модели в процессе обучения. Эти метрики помогают понять, насколько хорошо модель усвоила данные, на которых она обучается, и насколько эффективно она может обобщать знания на неизвестные данные.

Точность: Это соотношение правильных предсказаний к общему числу предсказаний. Высокая точность может свидетельствовать о том, что модель способна точно распознавать закономерности в данных.
Потери: Это мера ошибки модели. В процессе обучения модель стремится минимизировать ошибку, корректируя свои веса. Потери обычно уменьшаются с увеличением точности, если модель обучается адекватно.

Пример

На предоставленном графике видно, что модель имеет тенденцию к переобучению. Это проявляется в разнице между точностью обучения и тестирования, а также возникающим расхождением между потерями на обучающем и тестовом наборах данных по мере увеличения числа эпох.

Переобучение (overfitting): Видно, что модель показывает высокую точность на обучающей выборке, достигая 100%, однако стандартные потери на тестовой выборке начинают увеличиваться после определенной эпохи, что является признаком переобучения. Это означает, что модель запоминает, а не обобщает данные.
Начальное значение точности: Отметим, что начальная точность в 80% за одну эпоху вполне возможна при наличии несбалансированного датасета. Если, например, класс 1 составляет 90% от общего числа данных, модель, даже при примитивной стратегии классификации, сможет достигать высокой начальной точности, просто предсказывая чаще класс с бóльшим количеством примеров.

Применение

Учитывая приведённые данные и обозначенные проблемы, ниже приведены рекомендации для улучшения модели и предотвращения переобучения:

Симплификация модели: Если модель слишком сложна, рассмотрите возможность уменьшения количества слоёв или параметров. Это может помочь улучшить обобщающую способность модели.
Dropout: Добавление слоя Dropout в архитектуру модели поможет предотвратить переобучение, выключая случайные нейроны во время обучения, что способствует генерализации модели.
Аугментация данных: Применение методов аугментации данных, таких как случайные вращения, изменение цветовой палитры и другие, поможет модели стать более устойчивой к вариативности данных.
Регуляризация: Использование L1 или L2 регуляризации может помочь уменьшить переобучение, добавив штраф в функцию потерь за большие веса модели.
Раннее остановка (early stopping): Можно использовать раннюю остановку для предотвращения переобучения, прекращая обучение, как только метрики тестирования начинают ухудшаться.
Балансировка датасета: Если проблема заключается в несбалансированности данных, рассмотрите возможности балансировки, такие как выборка с заменой, генерация новых примеров меньшего класса или использование методов корректировки весов классов.

В конечном итоге, целью является создание модели, которая не только запоминает данные, но и эффективно обобщает полученные знания на новые, невидимые данные. Правильная настройка и применение рекомендаций помогут улучшить качество модели, достигая при этом более стабильных и надежных результатов при применении её на реальных данных.