Вопрос или проблема
Я обучаю модель распознавания речи с использованием фреймворка Nvidia Nemo. Даже результаты с небольшим fastconformer-моделью и двумя десятками итераций довольно хорошие; для моих данных я бы сказал, что они весьма поразительны.
Однако я заметил что-то странное валидационной потери: она делает зигзаги, которые я бы счел нормальными, только каждый зиг и заг состоит из нескольких эпох. Это выглядит так:
Обучение проводится с использованием https://github.com/NVIDIA/NeMo/blob/main/examples/asr/asr_ctc/speech_to_text_ctc_bpe.py, модель – https://github.com/NVIDIA/NeMo/blob/main/examples/asr/conf/fastconformer/fast-conformer_ctc_bpe.yaml с увеличенными шагами накопления градиента до 16.
В чем может быть причина? Это нормально? Можно как-то это избежать?
Конфигурация, на которую вы сослались, использует optim/lr: 0.001 и optim/weight_decay: 1e-3.
Возможно, что скорость обучения слишком высока, так что модель подходит к более низкой потере, но затем перерасходует ее. Она улучшается в среднем, но с колеблющимся компонентом.
Я бы попробовал уменьшить скорость обучения и компенсировать это более длительным обучением. Кривая валидации в идеале станет более стабильной и достигнет прежней производительности.
Попробуйте сначала отключить weight_decay. Если потребуется, вы можете вернуть его, чтобы управлять переобучением.
Ответ или решение
В процессе обучения моделей речевого распознавания часто возникает вопрос стабильности и интерпретации метрик, таких как потери при валидации. Отклонения, или "зигзаги", в значениях потерь могут свидетельствовать о различных факторах настройки и поведения модели. Рассмотрим подробно, что может вызывать подобные колебания и как с ними можно справиться.
Теория: Возможные причины колебаний валидационных потерь
-
Параметры обучения, такие как скорость обучения (learning rate): Высокие значения скорости обучения могут приводить к тому, что модель быстро перескакивает через оптимальные точки, что проявляется в виде колебаний. Каждый шаг обучения может значиться как значительное изменение, особенно если шаги большие (из-за высокой скорости).
-
Проблемы с весами модели и параметрами регуляризации: Слишком высокая скорость обучения в сочетании с существенным весовым уменьшением (weight decay) может приводить как к колебаниям, так и к недооценке истинного лучшего состояния модели.
-
Особенности архитектуры обучаемой модели: В специфическом случае с архитектурами, такими как FastConformer, высокий уровень параметризации и механизм внимания могут вести к сложностям в достижении стабильных минимальных потерь.
-
Итеративная природа процесса обучения и данные: Вариабельность в данных для обучения также может способствовать колебаниям, особенно если данные включают в себя обширные разнообразия.
Пример: Анализ вашей настройки
На основе предоставленной вами информации:
- Модель: FastConformer из библиотеки NVIDIA Nemo используется с увеличенным числом шагов аккумуляции градиентов (16 при стандартных условиях).
- Гиперпараметры: Установлены скорость обучения 0.001 и весовое уменьшение 1e-3.
С точки зрения теории, высокая скорость обучения может весьма вероятно быть источником ваших наблюдаемых колебаний. Также, значительная аккумуляция градиентов подразумевает, что вы, по сути, производите большие шаги за одну итерацию обновления параметров, что может приводить к ситуации, аналогичной переобучению.
Применение: Рекомендации по улучшению стабильности обучения
-
Уменьшите скорость обучения: Попробуйте снизить скорость обучения и вместо этого увеличить число эпох обучения. Это позволит вашей модели меньше "перепрыгивать" через потенциальные минимумы, делая более плавные и, возможно, менее колебательные обновления.
-
Настройка weight_decay: Экспериментируйте с отключением weight_decay, чтобы обратить внимание на то, как это влияет на колебания. Эффективность этого параметра должна изучаться в контексте борьбы с переобучением после достижения стабилизации потерь.
-
Продолжительный мониторинг логов обучения: Используйте инструменты, такие как TensorBoard, для постоянного мониторинга поведения модели; это поможет быстро увидеть и скоррелировать изменения во время изменений гиперпараметров.
-
Использование кросс-валидации: Может быть полезной практика многократной валидации, чтобы убедиться, что зигзагообразное поведение не связано с конкретным набором данных в тестовой выборке.
Заключение
Zигзаги в валидационных потерях, наблюдаемые в вашем проекте речевого распознавания с использованием модели FastConformer в NVIDIA Nemo, могут объясняться высокой скоростью обучения и степенью заполнения весов. Внесение корректировок в эти области и постоянный анализ должны помочь в достижении более стабильного поведения модели.