Проблема функции потерь и метрик с отрицательными значениями

Вопрос или проблема

def loss_function(y_true, y_pred):
    pred_angles = tf.math.atan(y_pred) * (180.0 / math.pi)  # Преобразовать в градусы
    true_angles = tf.math.atan(y_true) * (180.0 / math.pi)  # Преобразовать в градусы
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.abs(pred_angles - true_angles)))

    return loss

def custom_metric(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(tf.abs(tf.math.atan(y_true - y_pred) * (180.0 / math.pi)))

def loss_function(y_true, y_pred):
    pred_angles = tf.math.atan(y_pred) * (180.0 / math.pi)  # Преобразовать в градусы
    true_angles = tf.math.atan(y_true) * (180.0 / math.pi)  # Преобразовать в градусы
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.abs(pred_angles - true_angles)))

    return loss

Ответ или решение

Проблема с функцией потерь и метрик: Отрицательные значения

Введение

При обучении модели сверточной нейронной сети (CNN) с несколькими выходами, в данном случае комбинирующей регрессионный и классификационный выход, может возникнуть путаница с отрицательными значениями, такими как output_loss: -224.1137 и output_regression_custom_metric: 89.7913. В этой статье мы подробно рассмотрим, почему может возникнуть такая ситуация и что можно предпринять для её решения.

Причины появления отрицательных значений в функциях потерь и метрик

1. Ошибки в реализации функции потерь:
   Ваша функция потерь loss_function, хотя и использует распространённые методы вычисления, может содержать ошибки, которые приводят к неожиданным результатам. Рассмотрим примеры:

   def loss_function(y_true, y_pred):
      pred_angles = tf.math.atan(y_pred) * (180.0 / math.pi)  
      true_angles = tf.math.atan(y_true) * (180.0 / math.pi)  
      loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.abs(pred_angles - true_angles)))
      return loss

   Здесь определение loss в конечном итоге должно быть неотрицательным, так как квадрат отклонения всегда будет положительным. Однако, если ваши y_true или y_pred имеют необычные значения (например, NaN или артефакты), это может привести к неожиданным результатам.

2. Неправильное использование метрик:
   Ваша custom_metric функция также может быть источником ошибки из-за использованных операций:

   def custom_metric(y_true, y_pred):
      return tf.reduce_mean(tf.abs(tf.math.atan(y_true - y_pred) * (180.0 / math.pi)))

   Здесь происходит вычитание y_true - y_pred, и если и y_true, и y_pred могут принимать значения, значительно отличающиеся друг от друга, это может привести к вектору, который при обработке даёт неожиданные значения. В учитывании модулей (abs) есть большой риск попасть в область отрицательных значений.

3. Проблемы с данными:
   Обратите внимание на свои входные данные. Если данные на этапе преобразования содержат некорректные или недопустимые значения (например, NaN или бесконечности), то потери могут принимать невалидные значения.

Рекомендации по решению проблемы

1. Проверьте входные данные:
   Убедитесь, что ваши данные не содержат недопустимых значений. Для этого используйте предварительную обработку, которая удаляет или корректирует такие значения.

2. Упрощение функций:
   Попробуйте использовать более простой блок для тестирования:

   def simple_loss(y_true, y_pred):
      return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred))

3. Логирование и отладка:
   Реализуйте логирование значений y_true и y_pred непосредственно перед вызовом функции потерь. Это поможет идентифицировать, какие именно значения приводят к отрицательным метрикам.

4. Обратите внимание на диапазон значений:
   Убедитесь, что ваши данные находятся в адекватном диапазоне, подходящем для используемой вами функции активации и модели. Если такие значения как y_true и y_pred слишком велики или малы, это может вызвать проблемы в дальнейшем процессе.

5. Итеративное тестирование:
   Измените параметры обучения и тестируйте, как это влияет на значения функций потерь и метрик. Это позволит вам лучше понять, какие элементы влияют на поведение модели.

Заключение

Отрицательные значения в функциях потерь и метрик могут стать серьезной проблемой при обучении моделей. Поняв источники этих значений и применяя предложенные рекомендации, вы сможете повысить качество своей модели, избежать путаницы и улучшить ее предсказательную способность. Обратите внимание на детали реализации и тестируйте на каждом этапе, чтобы гарантировать успешный результат.