Вопрос или проблема
Большинство алгоритмов для проверки глубоких нейронных сетей требует функций активации ReLU в каждом слое (например, Reluplex).
У меня есть задача бинарной классификации с классами 0 и 1. Основная проблема, которую я вижу, заключается в том, что ReLU не ограничивается [0, 1], как функция активации Sigmoid или Softmax.
Как можно использовать/обучить DNN с ReLU на последнем слое для задач бинарной классификации с одним выходным узлом? Какая функция потерь могла бы работать?
Или мне нужно переформулировать мою задачу с классификации на регрессию?
Для задач бинарной классификации не требуется использовать ReLU в узле предсказания, как вы сказали, выход из активации ReLU не соответствует вашим потребностям. Вы можете рассмотреть использование ReLU, Sigmoid, Tanh для скрытых слоев и Sigmoid или Softmax для выходного узла в бинарной классификации.
Если вы изучите современные архитектуры моделей глубокого обучения, то обнаружите, что ReLU часто используется в скрытых слоях, но не на слое предсказания. Кроме того, вам может быть полезен этот подробный блог.
Ответ или решение
Основная задача, с которой вы сталкиваетесь при использовании функции активации ReLU на выходном слое для бинарной классификации, заключается в том, что ReLU не ограничивает значения в диапазоне [0, 1], как это делает sigmoid или softmax. Это создает сложности, поскольку выходные значения модели могут выйти за пределы, установленные для классов 0 и 1.
Возможные решения:
-
Смешанные функции активации:
- Используйте ReLU в скрытых слоях, чтобы использовать его преимущества, такие как способность избегать проблемы исчезающего градиента благодаря его линейной природы для положительных чисел.
- Используйте sigmoid в выводном слое для ограничения значений в диапазоне [0, 1]. Это поможет вашему алгоритму классификации корректно интерпретировать выходные значения как вероятности принадлежности к классу 0 или 1.
-
Выбор функции потерь:
- Если вы все-таки решите остаться с ReLU на выходном слое и хотите избежать преобразования задачи в регрессию, возможно использование нестандартного подхода к определению функции потерь. Однако это может оказаться сложным и нередко нецелесообразным. Например, можно применить бинарную кросс-энтропию вместе с post-processing для приведения результатов к вероятностным значениям, но это требует дополнительной работы и тестирования.
-
Регрессия и постобработка:
- Переформулировка задачи с классификации на регрессию может быть полезной в некоторых специфических случаях, но обратите внимание: это принесет дополнительные сложности, и вам всё равно придётся определить подходящий способ обработки выходных значений для их интерпретации как классы 0 и 1.
Почему лучше избегать использования ReLU в выходном слое:
На практике использование ReLU на выходном слое для задачи бинарной классификации является необычным и не рекомендуется. Модели с sigmoid на выходных слоях будут проще в реализации, более эффективны и понятны для интерпретации результата.
Современные архитектуры глубоких нейронных сетей чаще всего используют ReLU в качестве функции активации для скрытых слоёв благодаря её простой и эффективной характеристике обработки позитронных значений, однако для выходных слоёв в задачах классификации предпочтительнее использовать функции, которые напрямую связаны с интерпретацией вероятностей.
Поисковая оптимизация (SEO):
- Оптимизация для ключевых слов: ReLU, бинарная классификация, функции активации, сигмоид.
- Включение ссылки на полезные материалы, как, например, Machine Learning Mastery, для глубокого понимания выбора функций активации.
Подводя итог, важно понимать особенности применения различных функций активации в нейронных сетях для эффективного решения задачи классификации и выбора адекватной функции потерь.