Вопрос или проблема
Я разрабатываю нейронную сеть на основе трансформеров для бинарной классификации. Оба класса сбалансированы (по 750k наблюдений для каждого). Во время обучения значение потерь и метрик становится NaN после нескольких батчей (примерно через 50 батчей). Я исследовал проблему более подробно и обнаружил, что она всегда предсказывает один класс (обозначенный как 0). Я немного потерян в том, почему это происходит. Добавление большего количества слоев и т.д. не помогает решить проблему.
Входные данные представляют собой вектор числовых значений, а именно интенсивностей и значений массы, измеренных масс-спектрометром. Выходные данные показывают, содержит ли спектр биомолекулу, обозначенную 0 или 1.
Код доступен по запросу. Но я также ищу возможное объяснение этого явления.
Ответ или решение
Ваше описание проблемы связано с созданием трансформерной нейронной сети для бинарной классификации, которая ведет себя нестабильно, прогнозируя одну и ту же категорию (0) на всех примерах, и при этом теряет стабильность через несколько тренировочных батчей. Рассмотрим это вопрос более подробно.
Теория
Трансформерные архитектуры изначально разработаны для обработки данных последовательного типа, таких как текст. Тем не менее, их гибкость и мощность позволяют применять их и в других задачах, включая классификацию временных рядов или же данных с высоким количеством признаков, как в вашем случае с масс-спектрометрией. Однако, как и все нейронные сети, трансформеры могут сталкиваться с рядом проблем, таких как исчезающие или взрывающиеся градиенты, переобучение и несбалансированные предсказания.
Ваша ситуация, когда сеть предсказывает одну и ту же категорию в условиях сбалансированной выборки, обычно указывает на следующие проблемы:
-
Проблемы с обучением: Если loss-функция или алгоритм оптимизации имеют неверную настройку, это может привести к дестабилизации градиентов.
-
Неправильная инициализация весов: Неправильная инициализация может привести к тому, что сеть будет застревать в одном из локальных минимумов, предсказывая только одну категорию.
-
Дисбаланс в данных ввода: Хотя данные с точки зрения классов сбалансированы, возможно, существует скрытый дисбаланс в признаках, который негативно влияет на обучение модели.
Пример
Предположим, вы используете стандартную функцию потерь, такую как бинарная кросс-энтропия, и оптимизатор Adam. В этом случае обнуление шагов обучения или неправильная скорость обучения могут мгновенно привести к нестабильным обновлениям весов, и, как следствие, к неадекватным предсказаниям.
Применение
-
Проверка инициализации весов: Используйте инициализации типа Xavier или He, чтобы избежать проблем с начальным распределением весов.
-
Настройка гиперпараметров: Посмотрите на скорость обучения и стратегию регуляризации (dropout, L2 регуляризация и т. д.) и выполните их корректировку.
-
Стабилизация обучения: Используйте методы нормализации (например, BatchNorm), чтобы улучшить стабильность градиентов.
-
Анализ и предобработка данных: Проверьте, возможно ли скрытое смещение в данных, и, если нужно, выполните нормализацию или стандартизацию признаков.
-
Диагностика архитектуры: Проверьте, соответствуют ли архитектурные компоненты трансформера вашей задаче; возможно, стоит использовать более узкоспециализированные архитектуры.
Проведение вышеуказанных проверок и изменений может оказать значительное влияние на качество обучения и помочь разрешить возникшие проблемы.