Вопрос или проблема
Я работаю над сложной моделью прогнозирования временных рядов с использованием TensorFlow.
Модель является бинарным классификатором с примерно 100 признаками, и в основном состоит из 4 слоев LSTM (входной + 2 скрытых + выходной), с стандартной функцией активации/инициализации/стратегией и оптимизируется с помощью Adam с стандартными параметрами (без планирования LR).
Функция потерь – бинарная кросс-энтропия, и я регулирую модель через относительно высокий уровень выброса и рекуррентный выброс, плюс ранняя остановка по потере. Преимущества L1 и L2 регуляризаторов были опровергнуты при настройке гиперпараметров с использованием кросс-валидации, то же самое касается стратегий нормализации, таких как обрезка градиента или нормализация слоя (хотя я тестировал только последнюю, размещенную после функций активации).
Модель в порядке – на некоторых подгонках. Подгоняя модель с абсолютно теми же параметрами и вызывая tf.set_random_seed (и аналогичный параметр numpy) в начале кода, иногда я получаю хорошую модель, а в других случаях – худшую, чем посредственная.
Эффективность, измеренная по глобальным метрикам, таким как средняя точность, на одном фиксированном тестовом наборе (ранняя остановка выполняется на отдельном, также фиксированном валидационном наборе), варьируется до 25%.
У меня нет идеи, как с этим справиться. Как получить больше стабильности между «разными экземплярами одной и той же модели»? Как я мог бы протестировать, например, отбор признаков, установить эталоны для более сложных архитектур или даже выполнить настройку гиперпараметров, если результаты не могут быть доверительными и последовательными? Как выбрать одну конкретную подгонку для развертывания/выполнения вывода? Я полагаю, ансамбли могут быть решением, но это звучит сложно.
Я новичок в этом и буду рад любым советам.
Ответ или решение
Проблема огромной неопределенности в моделях временных рядов, таких как ваша, действительно является вызовом, особенно когда речь идет о сложных структурах нейронных сетей, таких как LSTM. Давайте рассмотрим несколько стратегий, которые могут помочь вам повысить стабильность и предсказуемость результатов вашей модели.
1. Управление случайностью
Хотя вы уже используете tf.set_random_seed и устанавливаете фиксированные значения для numpy, важно убедиться, что все аспекты случайности фиксированы. Убедитесь, что:
- Вы задаете
random_stateдля всех используемых в вашей модели библиотек (например, для Splitters вsklearn, если они применяются). - Ваши данные не имеют каких-либо случайных изменений между итерациями; возможно, стоит использовать одинаковые способы предварительной обработки данных.
2. Увеличение объема и качества данных
Проверьте, достаточно ли данных у вас для применения глубокой модели, такой как LSTM. Если данных недостаточно, это может привести к высокой вариативности из-за переобучения. Рассмотрите возможность:
- Использования методов аугментации данных.
- Добавления новых признаков или комбинаций уже существующих, если это возможно.
- Проведения очистки данных с целью удаления выбросов или несущественных значений.
3. Экспериментирование с архитектурой модели
Возможно, стоит попробовать поменять архитектуру модели, чтобы найти более стабильный подход. Некоторые идеи:
- Использование менее сложных архитектур, таких как простые RNN или GRU, что может помочь лучше обобщать информацию.
- Применение методов, таких как Bidirectional LSTM, для улучшения захвата последовательной информации.
4. Оптимизация гиперпараметров
Рекомендую попробовать более системный подход к поиску гиперпараметров. Используйте подходы, такие как:
- Random Search или Bayesian Optimization, чтобы более эффективно исследовать пространство гиперпараметров.
- Использование
Keras TunerилиOptunaдля автоматизации процесса.
5. Регуляризация и нормализация
Хотя предыдущие тесты не показали эффектов L1 и L2 регуляризации, вы можете попробовать другие методы, такие как:
- Применение Batch Normalization между слоями для стабилизации обучения.
- Увеличение нормализации dropout, либо изменив частоту его применения, либо варьируя его значения.
6. Ансамблирование моделей
Вы упомянули ансамблирование, и это действительно может быть мощным инструментом. Попробуйте:
- Создавать несколько моделей с разными инициализациями и hyperparametрами; это может помочь сгладить variance ваших оценок.
- Использовать Voting или Averaging Ensemble, которые обобщают результаты моделей и могут повысить стабильность предсказаний.
7. Оценка и выбор моделей
Предлагаю использовать k-fold cross-validation для более надежной оценки вашей модели. Это не только позволит вам получить средние значения метрик, но и обеспечит лучшее представление об устойчивости модели к изменениям.
- После выбора наилучших моделей используйте метод holdout для выбора конкретной модели перед развертыванием.
Заключение
Работа с временными рядами и моделями машинного обучения может оказаться сложной задачей, особенно на начальных этапах. Однако применение вышеуказанных стратегий должно помочь снизить вариативность результатов и сделать вашу модель более стабильной и предсказуемой. Не забывайте, что исследование и итерации — это основной путь к успеху в машинном обучении. Удачи!