Вопрос или проблема
У меня простая задача классификации – если два признака, изображенные на простом графике XY, показывают «излом» или характерный поворот, то метка истинна, иначе ложна. Я пытался обнаружить «изломы» на этих графиках, используя полностью связанные нейронные сети, без особого успеха. Я думал о том, чтобы преобразовать свои графики XY в изображения, а затем подать их в сверточную нейронную сеть, но это кажется довольно неэффективным. Есть ли у кого-нибудь советы для этой ситуации? Излом обведен ниже. Спасибо.
Меня немного удивляет, что полностью связанные нейронные сети не могут этого изучить. Это может быть связано с одной или несколькими из множества возможных проблем, таких как малое количество данных или переобучение.
Откладывая это в сторону, ваша проблема, похоже, решаема с помощью классификаторов на основе деревьев, таких как CART, Случайный лес, Градиентный бустинг или XGBoost.
Причина, по которой я думаю, что методы деревьев могут сработать, заключается в том, что задачу можно решить, используя дерево решений. Чтобы обнаружить изломы, нужно выяснить, находится ли точка данных ниже красной линии в каком-то определенном диапазоне X и Y. Как только излом обнаружен, предсказать TRUE или FALSE, как вы и упомянули, становится легче.
Я думаю, что не помогает обучению полностью связанной нейронной сети тот факт, что многие ваши точки данных сильно коррелированы, хотя если бы у вас было достаточно примеров, она должна была бы справиться с этим. Попробуйте применить какое-либо снижение размерности, например, PCA, чтобы уменьшить размер вашей нейронной сети и попробовать снова.
Еще одна идея может заключаться в том, чтобы немного поработать над признаками ваших данных. В моей книге определение всплеска – это всплеск во втором производном. Так что сделайте разности ваших данных дважды и обучите модель обнаруживать всплески, что должно быть легче. «Вычитание» – это замена ваших данных x0, x1, x2, ... на x1-x0, x2-x1, ..., и вам нужно применить эту процедуру дважды, чтобы получить вторую производную.
Ответ или решение
Обнаружение особенностей на XY-графиках с использованием сверточных нейронных сетей
В современном мире анализа данных и машинного обучения задачи классификации становятся все более актуальными. Одной из таких задач является определение "изломов" или характерных поворотов на плоскости XY, что может служить основанием для классификации данных. Многие исследователи сталкиваются с сложностями, когда для решения этой проблемы используются полносвязывающие нейронные сети (ПСНС). В данной статье мы рассмотрим, как можно эффективно использовать сверточные нейронные сети (СНС) для обнаружения таких особенностей, а также предложим некоторые альтернативные подходы к решению этой задачи.
Понимание задачи
Ваше утверждение о том, что наличие "излома" на графике приводит к метке TRUE, в то время как отсутствие такового соответствует метке FALSE, рисует четкую классификационную задачу. При наличии большого объема данных ПСНС могут предоставить хорошее решение, однако, как вы правильно заметили, их низкая производительность может быть обусловлена несколькими факторами, такими как переобучение или высоко коррелированные данные.
Использование сверточных нейронных сетей
Хотя преобразование XY-графиков в изображения может показаться менее эффективным с точки зрения вычислений, бывает, что именно этот подход оказывается наиболее интуитивно понятным и подходит для разработки модели. Вот несколько шагов для успешного решения данной задачи с помощью СНС:
-
Преобразование данных в изображения: Преобразуйте ваши данные в изображения. Это можно сделать, например, с использованием библиотек вроде Matplotlib для создания графиков вашего набора данных. Обратите внимание, что стоит использовать одинаковые размеры изображений, чтобы улучшить эффективность обучения.
-
Предобработка изображений: Произведите нормализацию изображений и их аугментацию, чтобы увеличить разнообразие данных и снизить риск переобучения. Используйте такие техники, как обрезка, вращение и изменение яркости.
-
Архитектура сети: Постройте сверточную нейронную сеть с несколькими свертками и подвыборками. Такие слои хорошо работают для извлечения признаков, важных для обнаружения шаблонов на входных изображениях. Запуск популярной архитектуры, например, ResNet или VGG, может оказаться полезным.
-
Обучение и валидация: Убедитесь, что вы выделили адекватное количество данных для валидации. Это поможет избежать переобучения и даст возможность лучше оценить качество модели.
-
Интерпретация результатов: После того как ваша модель обучена, важно проанализировать ее работу. Используйте такие методы, как Grad-CAM, чтобы визуализировать, какие области графиков СНС считает существенными для классификации.
Альтернативные подходы
Если вы по-прежнему столкнетесь с трудностями при использовании СНС, достаточно эффективно можно решить задачу и другими методами:
-
Деревья решений: Методы, такие как CART, Random Forest или XGBoost, могут предложить простое и эффективное решение. Они идеально подходят для поиска нелинейных разрывов в данных.
-
Инженерия признаков: Рассмотрите возможность использования извлеченных признаков, таких как вторая производная. Этот метод может выделить «изломы» (которые по сути являются вторыми производными), и, заново обработав данные, можно перейти к обучению более простых моделей.
-
Снижение размерности: Убедитесь, что ваши данные не перегружены. Применение методов снижения размерности, таких как PCA (метод главных компонент), поможет очистить данные и упростить задачу.
Заключение
В вашей задаче важно учитывать, что выбор модели и методология обработки данных могут существенно повлиять на конечный результат. Сверточные нейронные сети могут предложить мощные возможности для обнаружения таких особенностей, как «изломы» на графиках XY, но не стоит забывать и о традиционных методах машинного обучения, которые могут оказаться более простыми и эффективными в данном контексте. Попробуйте различные подходы, и, вероятно, вы найдете наилучшее решение для своей задачи.