Требует ли Mixup две функции потерь?

На чтение 3 мин Опубликовано 11.12.2024

Вопрос или проблема

Я создал нейронную сеть с мультиметочной классификацией, используя MSE. Теперь я хотел бы использовать Mixup. Нужно ли мне две функции потерь (по одной на каждую цель), или результат будет тем же, если я просто объединю две цели вот так?

target = t * target1 + (1-t)* target2

В своей статье mixup: Beyond Empirical Risk Minimization авторы предоставляют фрагмент кода, как обучить эпоху в PyTorch:

# y1, y2 должны быть вектором one-hot
for (x1, y1), (x2, y2) in zip(loader1, loader2):
    lam = numpy.random.beta(alpha, alpha)
    x = Variable(lam * x1 + (1. - lam) * x2)
    y = Variable(lam * y1 + (1. - lam) * y2)
    optimizer.zero_grad()
    loss(net(x), y).backward()
    optimizer.step()

Как вы можете видеть, они используют только одну функцию потерь, определенную на новой объединенной целевой переменной y или, по вашей терминологии, target.

На вопрос “Требует ли Mixup две функции потерь” ответ – нет. Вы можете использовать ту же функцию потерь, которую вы бы использовали без увеличения Mixup.

На вопрос о том, какую функцию потерь использовать, когда каждый образец может иметь более одного класса, может быть полезно следующее обсуждение:

https://stats.stackexchange.com/questions/207794/what-loss-function-for-multi-class-multi-label-classification-tasks-in-neural-n

Ответ или решение

Mixup — это мощная техника увеличения данных, широко используемая в задачах обучения нейронных сетей, в частности, в задачах многоклассовой классификации. При реализации этой техники важно понимать, как правильно применять функции потерь и как они взаимодействуют с форматом ваших меток, особенно в контексте многометочной классификации, где каждая выборка может принадлежать к нескольким классам одновременно.

Mixup и функции потерь

Как вы правильно подметили, в оригинальной статье, посвященной Mixup, авторы предлагают комбинировать входные данные и метки через линейную интерполяцию, используя параметр λ, полученный из распределения Beta. В вашем случае, вы указываете на два целевых вектора — target1 и target2 — и предлагаете комбинировать их по следующей формуле:

target = t * target1 + (1-t) * target2

Этот подход, действительно, соответствует подходу Mixup, где создается одна "смешанная" метка, используемая для расчета потерь. В примере из статьи, векторы y1 и y2 представляют собой one-hot векторы, что позволяет прямо суммировать их по аналогичному принципу.

На вопрос "Требует ли Mixup две функции потерь?" можно уверенно ответить — нет. Необходимо использовать единую функцию потерь для совместно смещенной метки target, как показано в вашем примере. Это значит, что функция потерь будет работать с уже вычисленным значением target, обеспечивая правильный расчет градиентов и оптимизацию сети.

Выбор функции потерь для многометочной классификации

При многометочной классификации рекомендуется использовать такие функции потерь, которые способны обработать многоклассовые метки корректно. Наиболее распространенные из них:

Бинарная кросс-энтропия (Binary Cross-Entropy, BCE) — отлично подходит, если у вас есть несколько меток, и каждая из них рассматривается независимо.
Смешанная кросс-энтропия — часто используется, когда есть сочетание взаимосвязанных и независимых классов.

Важно помнить, что при применении Mixup для многометочной классификации изменение функции потерь не требуется. Модель, которая обучается с использованием комбинированной метки, будет учитывать все классы и эффективно учиться на их признаках.

Заключение

Итак, использование Mixup в вашей нейронной сети не требует внедрения двух отдельных функций потерь. Применяя одну функцию потерь к комбинированному целевому вектору, вы сможете извлечь максимальную пользу из этой техники увеличения данных. Это не только упрощает вычисления, но и способствует более эффективному обучению.

Если у вас есть дополнительные вопросы по этой теме или вы хотите подробнее обсудить другие аспекты внедрения Mixup, буду рад помочь.