Вопрос или проблема
Я провожу исследование по классификации музыкальных жанров с использованием методов глубокого обучения. Работа состоит в том, чтобы сделать классификацию с использованием модели LSTM.
Я использую GTZAN как набор данных и предварительно обрабатываю их с помощью Librosa. Таким образом, я получаю спектральные характеристики, в частности: спектральный центроид.
Мои входные данные имеют следующий размер: X_train (750, 20, 1249).
Моя модель выглядит следующим образом:
model = Sequential ()
model.add (LSTM (units = 512, return_sequences = True, input_shape = (X_train.shape [1], X_train.shape [2])))
model.add (LSTM (units = 32, return_sequences = False))
model.add (Dense (units = 10, activation = 'softmax'))
model.compile (loss = losses.categorical_crossentropy,
optimizer = Adam (),
metrics = ['accuracy'])
model.summary ()
Я получаю такие результаты:
Я также масштабирую свои данные, используя MinMaxScaler.
Я буду признателен за любую помощь. Спасибо.
Поскольку вы предварительно обрабатываете данные с помощью Librosa (возможно, извлекая MFCC), я предполагаю, что предварительная обработка выполнена правильно и не требует вмешательства.
При просмотре первых двух слоев,
model.add (LSTM (units = 512, return_sequences = True, input_shape = (X_train.shape [1], X_train.shape [2])))
model.add (LSTM (units = 32, return_sequences = False))
Вы можете заметить, что разница между количеством нейронов в слоях довольно большая (512 и 32). Таким образом, данные размерности 512 упаковываются в вектор размерностью 32 сразу в следующем слое.
Вы можете попробовать уменьшить эту разницу. Вы можете использовать 64 – 32 единицы в обоих слоях.
Также большинство источников и блогов утверждают, что для рекуррентных нейронных сетей оптимизатор RMS является лучшим выбором. Поскольку мы используем гиперболическую тангенс-активационную функцию, возникает проблема, называемая взрывающимися градиентами. Оптимизатор RMSProp может эффективно справляться с такими проблемами, поскольку здесь используется квадратный корень из градиентов.
Попробуйте использовать оптимизатор
RMSPropс низкой скоростью обучения.
Я сам этого не пробовал, но вы можете использовать recurrent или input dropout в LSTM. Они могут помочь вам преодолеть проблему переобучения.
Также вы можете попробовать добавить еще несколько
Denseслоев сDropoutслоями между ними.
Совет:
LSTM часто сталкиваются с проблемой переобучения, поэтому вы можете реализовать любой из других методов, предназначенных для устранения переобучения. Также, как общая мера, вы можете попробовать уменьшить размер пакета во время обучения.
Ответ или решение
Проблемы поиска модели LSTM для классификации музыкальных жанров
Введение
В данном исследовании рассматривается задача классификации музыкальных жанров с использованием моделей глубокого обучения, в частности, LSTM (долгая краткосрочная память). Основная цель — создание надежной модели, способной эффективно классифицировать музыкальные произведения из набора данных GTZAN. В данном контексте возникает ряд проблем, связанных с архитектурой модели и процессом тренировки, которые могут повлиять на качество классификации.
Проблемы с архитектурой модели
-
Разница в количестве нейронов между слоями:
Ваша текущая модель LSTM использует 512 нейронов в первом слое и 32 нейрона во втором. Эта большая разница может привести к потере информации, так как данные, идущие из 512-мерного пространства, резко снижаются до 32-мерного.Рекомендация: Попробуйте уравновесить количество нейронов между слоями, используя, например, 64 нейрона на первом слое и 32 на втором. Это может помочь сохранить больше информации и улучшить качество классификации.
-
Оптимизация модели:
По умолчанию вы используетеAdamв качестве оптимизатора. Хотя он является хорошим выбором, в случае рекуррентных нейронных сетей оптимизаторRMSPropможет быть более подходящим. Он лучше справляется с проблемой взрыва градиентов, особенно при использовании гиперболического тангенса в качестве функции активации.Рекомендация: Попробуйте применять оптимизатор
RMSPropс низкой скоростью обучения, что может помочь улучшить сходимость модели.
Проблемы переобучения
-
Переобучение:
Модели LSTM могут быть склонны к переобучению, особенно при ограниченном количестве обучающих данных. Это возможно, если ваша модель слишком сложная для вашей задачи или вы пытаетесь обучить её на недостаточном объеме данных.Рекомендация: Для борьбы с переобучением можно добавить слои
Dropoutв вашу модель. Например, вы можете вставитьDropoutслой после каждого LSTM слоя или добавить несколько полносвязных (Dense) слоев сDropoutмежду ними. -
Размер батча:
Часто размер батча влияет на стабильность и эффективность обучения. Уменьшение размера батча может помочь в улучшении обобщающей способности модели, уменьшив вероятность ее переобучения.Рекомендация: Экспериментируйте с размером батча, а также с количеством эпох фитнеса. Это может привести к более устойчивым результатам.
Обработка данных и предобработка
С учётом того, что вы используете Librosa для извлечения спектральных характеристик, таких как спектральный центроид, важно убедиться, что эта предобработка выполнена правильно. Возможно, стоит рассмотреть использование MFCC (мел-частотных кепстральных коэффициентов) как альтернативы, так как они часто используются в задачах аудиоклассификации.
Заключение
Использование LSTM для классификации музыкальных жанров можно улучшить с помощью нескольких стратегий. Уменьшение различия в количестве нейронов между слоями, применение оптимизатора RMSProp, внедрение слоев Dropout, а также эксперименты с размером батча могут существенно повысить качество вашей модели. Не забывайте об анализе результатов и их интерпретации, чтобы понимать, какие изменения реально улучшают производительность вашей модели. Удачи в вашем исследовании!