Вопрос или проблема
Я работаю над сложной моделью прогнозирования временных рядов с использованием TensorFlow.
Модель является бинарным классификатором с примерно 100 признаками, который в основном состоит из 4 слоев LSTM (входной + 2 скрытых + выходной), со стандартной функцией активации/инициализации/стратегией и оптимизируется методом Адама с также стандартными параметрами (без планирования скорости обучения).
Функция потерь — бинарная кросс-энтропия, и я регуляризирую модель относительно высоким дроп-аутом и рекуррентным дроп-аутом, а также с помощью ранней остановки по потере. Преимущества L1 и L2 регуляризаторов были опровергнуты в кросс-валидации гиперпараметров, то же касается стратегий нормализации, таких как обрезка градиента или нормализация слоев (хотя я тестировал только последнюю после функций активации).
Модель работает неплохо — на некоторых подгонках. При подгонке модели с абсолютно теми же параметрами и с вызовом tf.set_random_seed (и аналогичного параметра numpy) в начале кода, я иногда получаю хорошую модель, а иногда худшую, чем посредственную.
Производительность, измеряемая по глобальным метрикам, таким как средняя прецизионная оценка, на одном фиксированном тестовом наборе (ранняя остановка выполняется на отдельном, также фиксированном валидационном наборе) варьируется до 25%.
Я не имею представления, как с этим справиться. Как достичь большей стабильности между ‘разными экземплярами одной и той же модели’? Как я мог бы протестировать такие вещи, как отбор признаков, установить эталоны для более сложных архитектур или даже провести настройку гиперпараметров, если результаты не могут быть доверены для консистентности? Как выбрать одну конкретную подгонку для развертывания/выполнения вывода? Я предполагаю, что ансамбли могут быть решением, но это звучит запутанно.
Я новичок в этом, и любые идеи приветствуются.
Ответ или решение
Доброго времени суток!
Работа с временными рядами и построение моделей на их основе действительно может представлять собой сложную задачу, особенно когда результаты предсказаний варьируются от опыта к опыту. Давайте рассмотрим несколько подходов, которые могут помочь снизить изменчивость и повысить стабильность ваших моделей.
1. Случайность и воспроизводимость
Сначала убедитесь, что вы полностью контролируете случайность в вашей модели. Вы уже используете tf.set_random_seed и numpy.random.seed, что хорошо. Однако также стоит установить зерно для других библиотек, которые вы использовали (например, для random в Python, если это необходимо).
2. Устойчивость к переобучению
Вы уже применяете регуляризацию через дропаут, что является хорошей стратегией. Однако возможно, что дропаут может быть настроен не оптимально. Попробуйте изменить параметры дропаутов или использовать альтернативные методы регуляризации, такие как ранние остановки на более тонком уровне (например, изменение шага) или добавление шумов к входным данным.
3. Обработка данных
Проанализируйте ваши входные данные и убедитесь, что они адекватно подготовлены для модели. Например, попробуйте различные стратегии нормализации или стандартизации, чтобы данные стали более однородными. Возможные подходы включают MinMaxScaler или StandardScaler из библиотеки scikit-learn.
4. Тестирование архитектуры
Попробуйте использовать более простые архитектуры для начального анализа. Чем проще модель, тем лучше будет видно, какие именно гиперпараметры влияют на результаты. Начните с одной LSTM-слоя и постепенно добавляйте слои или нейронные сети более сложной архитектуры, следя за тем, как это влияет на качество предсказаний.
5. Кросс-валидация
Использование методов кросс-валидации может помочь вам лучше оценить устойчивость ваших моделей. Например, k-fold кросс-валидация может дать вам более надежные метрики и установить доверительный интервал для ваших результатов.
6. Ансамблирование моделей
Ансамблирование — это действительно мощный метод для улучшения стабильности результатов. Вы можете попробовать использовать различные подходы, такие как Bagging, Boosting или Stacking. В этом случае вам не нужно беспокоиться о том, какая именно модель будет развернута — можно использовать агрегированные предсказания, чтобы улучшить общую производительность.
7. Анализ и выбор моделей
Для выбора окончательной модели можно использовать средние значения и стандартные отклонения из ваших повторенных испытаний для оценки надежности результатов. Также рассмотрите возможность использования методологии, такой как Bayesian Optimization, которая может задать более целенаправленные гиперпараметры для оптимизации.
Заключение
Работа с такими моделями требует терпения и тщательной настройки. Применение вышеуказанных методов поможет вам более точно оценить устойчивость и производительность вашей модели, а также создать более надежные предсказания на тестовом наборе данных.
Не стесняйтесь обращаться за дополнительной помощью, если у вас возникнут вопросы. Успехов в вашем проекте!