Вопрос или проблема
Я работаю над сложной моделью прогнозирования временных рядов с использованием tensorflow.
Модель является бинарным классификатором с примерно 100 признаками, которая в основном состоит из 4 слоев LSTM (входной + 2 скрытых + выходной), с использованием стандартной функции активации/инициализации/стратегии, и оптимизируется с помощью Adam с такими же стандартными параметрами (без планирования LR).
Функция потерь — бинарная кросс-энтропия, и я регуляризую модель с помощью относительно высокого dropout и рекуррентного dropout, а также ранней остановки по потере. Преимущества регуляризаторов L1 и L2 были опровергнуты при настройке гиперпараметров в CV, то же самое касается стратегий нормализации, таких как обрезка градиентов или нормализация слоев (хотя я тестировал только последний, расположенный после функций активации).
Модель неплоха — по отдельным подстройкам. При подстройке модели с точно такими же параметрами и вызовом tf.set_random_seed (и аналогичного параметра numpy) в начале кода, иногда я получаю неплохую модель, а в других случаях — хуже чем посредственную.
Эффективность, измеряемая с помощью глобальных метрик, таких как Average Precision Score, на одном фиксированном тестовом наборе (ранняя остановка выполняется на отдельном, также фиксированном, валидационном наборе) варьируется до 25%.
Я не знаю, как с этим справиться. Как добиться большей стабильности между «разными инстансами одной и той же модели»? Как я могу протестировать такие вещи, как отбор признаков, установить контрольные точки для более сложных архитектур или даже проводить настройку гиперпараметров, если результаты не могут быть доверены как последовательные? Как выбрать конкретную подстройку для развертывания/выполнения вывода? Я предполагаю, что ансамбли могут быть решением, но это звучит запутанно.
Я новичок в этом и буду рад любым рекомендациям.
Ответ или решение
Проблема нестабильности подгонки модели в задачах временного ряда, особенно при использовании нейронных сетей, действительно может быть вызовом, особенно когда речь идёт о временных рядах с высоким уровнем шумов или сложности. Ниже приведены несколько стратегий, которые могут помочь вам улучшить стабильность вашей модели и упростить процесс её настройки и оценки.
1. Повышение стабильности модели:
- Убедитесь в адекватности предобработки данных: Проведите тщательный анализ ваших признаков. Убедитесь, что они хорошо информативны и не содержат избыточности или высокой коррелированности.
- Подбор архитектуры сети: Возможно, стоит попробовать уменьшить количество LSTM-слоев или изменить их параметры, такие как количество юнитов в слое. Иногда, простой архитектурой можно добиться стабильных результатов.
- Инициализация весов: Проверьте, как инициируются веса в вашей сети. Можно использовать более сложные методы, такие как He или Xavier.
- Обработка гиперпараметров: Попробуйте использовать более целенаправленный подход к подбору гиперпараметров с использованием методов, таких как Bayesian Optimization, чтобы эффективно оценить различные настройки.
2. Стратегии регуляризации:
- Увеличение dropout: Если вы уже используете высокий уровень dropout, попробуйте находить баланс между dropout и размером обучающей выборки. Иногда слишком высокий уровень регуляризации может привести к недообучению.
- Изменение функции потерь или применение других регуляризаций: Рассмотрите возможность использования других функций потерь или пробуйте разные режимы регуляризации.
3. Использование кросс-валидации:
- Кросс-валидация: Вместо использования фиксированной обучающей и валидационной выборки, попробуйте реализовать кросс-валидацию с временным индексом (например, TimeSeriesSplit из библиотеки
scikit-learn). Это поможет вам лучше оценить общую производительность модели на различных подвыборках.
4. Ансамблирование:
- Создание ансамблей: Как вы упомянули, ансамбли могут быть полезны. Попробуйте использовать такие подходы, как Bagging или Boosting. Комбинация нескольких разных моделей может помочь сгладить нестабильность. Вы можете использовать среднее предсказание или взвешенное голосование для получения итогового ответа.
5. Общая стратегия оценки:
- Оценка на основе подмногообразий: Поскольку производительность модели на фиксированном тестовом наборе может варьироваться, попробуйте оценивать вашу модель на различных подвыборках, чтобы собрать более полное представление об её устойчивости.
- Логирование и мониторинг: Введите систему логирования для отслеживания результатов тестирования и обучения. Это поможет вам проанализировать, при каких условиях ваша модель показывает лучшие/худшие результаты.
6. Повторные эксперименты:
- Повторное выполнение экспериментов: Это может быть трудоемким, но неоднородность результатов может быть уменьшена, если вы будете обучать каждую архитектуру несколько раз и усреднять результаты, прежде чем делать выводы о её производительности.
Следуя этим стратегиям, вы сможете обеспечить большую стабильность и надежность в вашей модели временных рядов. Не забывайте, что пробовать различные подходы и адаптировать их к вашей конкретной задаче — это важная часть процесса разработки моделей в области машинного обучения.