Советы по улучшению многозадачного обучения на основе множественных выходов

Вопрос или проблема

def multitask_model(optimizer="rmsprop", init="glorot_uniform"): 
    ampl_signal = Input(shape=(X_train.shape[1:]))
    phase_signal = Input(shape=(X_train_phase.shape[1:]))
    temp = Input(shape=(1,))
    moist = Input(shape=(1,))
    weight = Input(shape=(1,))    
    
    reg = Concatenate()([ampl_signal, phase_signal])
    clf = Concatenate()([ampl_signal, phase_signal])
    
    concat_signal = Concatenate()([reg,clf])

    x = Permute(dims=(1,2))(concat_signal)
        #x = BatchNormalization()(x)
    
    x = Conv1D(128, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(128, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    
    x = Conv1D(128, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(128, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)

    x = Conv1D(64, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(64, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)

    x = Conv1D(64, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(64, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    
    x = Conv1D(32, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(32, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    
    x = Conv1D(32, 3, activation='LeakyReLU', kernel_initializer="he_uniform")(x) #, input_shape=(None, 3750, n_features)
    x = Conv1D(32, 3, activation='LeakyReLU',  kernel_initializer="he_uniform")(x)
    x = MaxPooling1D(3)(x)
    x = Dropout(0.3)(x)
    
    x = GlobalAveragePooling1D()(x)
    concatenated_features = Concatenate()([x,temp,moist, weight])#inputD
    x = Permute(dims=(1,))(concatenated_features)
activation='elu',kernel_initializer="glorot_normal")(x)
    

    classifier=Dense(1,activation='softmax')(x)
    regression=Dense(1,activation='linear')(x)
        
    mdl_classifier = Model(inputs=[ampl_signal, phase_signal, moist,temp, weight], outputs=classifier)
    mdl_regression = Model(inputs=[ampl_signal, phase_signal, moist,temp, weight], outputs=regression)
    mdl = Model(inputs=[mdl_classifier.inputs], outputs=[classifier,regression])

    
    mdl.compile(loss=['binary_crossentropy', 'logcosh'],
              optimizer = Adam(lr=0.0005,clipnorm = 1.,beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=0.00000001, amsgrad=True), 

    return mdl #mdl_classifier, mdl_regression

Ответ или решение

Советы по улучшению обучения с множеством задач на основе нескольких выходов

Введение

Обучение с множеством задач (MTL) становится всё более популярным благодаря своей способности использовать информацию из различных источников, позволяя моделям эффективно справляться с задачами классификации и регрессии одновременно. Однако, как Вы упомянули, достижение желаемой точности в 20% может быть непростой задачей. Рассмотрим детально, как можно улучшить модель MTL, чтобы избежать перенапряжения, повысить её эффективность и достичь лучших результатов.

1. Увеличение данных

Первое и, возможно, наиболее важное, что Вы можете сделать: увеличить объём данных. Это может быть достигнуто следующими способами:

• Аугментация данных: создание новых экземпляров обучающих данных путём случайных изменений существующих (например, поворот, сдвиг, масштабирование и т.д.).
• Сбор дополнительных данных: изучите возможность добавления новых источников данных, которые могут улучшить обучение модели.
• Смешивание данных: комбинируйте данные разных источников для увеличения объёма обучающей выборки.

2. Улучшение качества данных

Использование более качественных данных также имеет огромное значение для повышения производительности модели:

• Очистка данных: проверьте наличие пропусков, выбросов и шумов. Попробуйте удалить или исправить такие элементы, чтобы модель обучалась на более чистых данных.
• Балансировка классов: если ваши классы несбалансированы, это может повлиять на качество классификации. Рассмотрите возможность применения методов, таких как оверсемплинг или андерсемплинг.

3. Оптимизация архитектуры модели

Архитектура вашей модели – это критически важный аспект. Ниже приведены детали, которые могут помочь в её оптимизации:

• Глубина модели: возможно, ваша модель избыточно сложна. Попробуйте уменьшить количество слоёв или нейронов, чтобы избежать переобучения.
• Смешивание представлений: вы можете создать отдельные ветви для каждой задачи и объединять их на более поздних этапах, что поможет модели учиться лучше за счёт специальных представлений для каждого типа задачи.
• Регуляризация: добавление слоёв Dropout, L1 или L2 регуляризации может помочь предотвратить переобучение, особенно если входные данные представляют избыточную информацию.

4. Исследование гиперпараметров

Эксперименты с гиперпараметрами могут привести к значительным улучшениям. Обратите внимание на следующее:

• Поиск оптимизаторов: используйте адаптивные методы, такие как Adam, RMSprop или Nadam, и исследуйте различные значения learning_rate.
• ===Настройка весов потерь===: убедитесь, что каждый компонент потерь правильно взвешен. Например, может понадобиться применять разные весовые коэффициенты для задач классификации и регрессии в зависимости от их сложности и значимости для общего результата.

5. Алтернативные функции потерь

Пересмотрите функции потерь, одинаковые для обоих типов задач. Использование функций потерь, более подходящих для вашей специфики (например, Focal Loss для несбалансированных данных), может помочь модели лучше адаптироваться.

6. Тестирование и валидация

Обязательно выделите набор данных для тестирования и валидации:

• Кросс-валидация: убедитесь, что вы используете хорошую стратегию кросс-валидации, чтобы определить обобщающую способность вашей модели.
• Мониторинг метрик: не ограничивайтесь только точностью. Также анализируйте метрики, такие как F1-score, AUROC и MSE для разных задач.

Заключение

Путь к успешному обучению с множеством задач требует комплексного подхода, включающего увеличение объёма и качества данных, оптимизацию архитектуры модели и тщательный выбор гиперпараметров. Регулярный анализ и итерации на каждом этапе помогут вам достичь желаемых результатов. Удачи в ваших усилиях, и не забывайте экспериментировать, ведь именно в этом процессе вы сможете обнаружить наилучшие практики для вашей конкретной задачи.