Вопрос или проблема
На рисунках ниже показаны кривые валидации и обучения для метрик (верхний ряд, чем ниже, тем лучше) и потерь (нижний ряд). Последний столбец изображает агрегированные метрики/потери из первых двух столбцов.
Кривые валидации на графиках метрик остаются плоскими с первой эпохи обучения, несмотря на достаточно большой набор данных и некоторую регуляризацию. Это вызывает первое недопонимание.
Еще одно недопонимание связано с потерей на втором графике, которая увеличивается для валидации, тогда как метрика валидации остается плоской, как показано на рисунке прямо выше.
Качественные результаты показывают, что модель недообучена, она сходится в локальном минимуме, несмотря на достаточную емкость (всего 43 миллиона параметров).
Можете помочь мне понять эти кривые обучения? Это не похоже на обычное переобучение.
.
Ответ или решение
Чтобы полностью понять проблему, связанную с плоской кривой валидации при улучшении кривой обучения, сначала необходимо разобрать некоторые теоретические аспекты и потенциальные причины, которые могут объяснить данные наблюдения.
Теория
1. Валидационные и тренировочные кривые: В машинном обучении кривые обучения и валидации используются для визуализации прогресса модели по мере обучения. В идеале, тренировочная кривая должна демонстрировать уменьшение ошибки, а валидационная кривая — похожую динамику, что указывает на общее улучшение способности модели обобщать данные.
2. Архитектура модели и гиперпараметры: Даже с большим количеством параметров (например, 43 миллиона), модель может страдать от проблем с обобщающей способностью, если она не оптимально сконфигурирована. Это может быть связано с выбором гиперпараметров, структурой сети или неэффективной функцией потерь.
3. Локальные минимумы и сеточные плато: В процессе обучения модели могут попасть в локальный минимум или "плато" — участки параметрического пространства, где градиент минимален или отсутствует. Это особенно характерно для сложных моделей или когда функция потерь не имеет значительного наклона.
Примеры и Анализ
1. Недостаточное обучение: Если наблюдается плоская кривая валидации с самого первого эпоха, это может указывать на то, что модель обучается на сеточном плато, где она не может улучшиться без изменения начальных условий или стратегий оптимизации.
2. Валидационные наборы данных и метрики: Некорректно составленный валидационный набор данных или неправильно выбранные метрики могут не отражать настоящей способности модели к обобщению, что ведет к неверным выводам о её производительности.
3. Перепад ошибок между обучением и валидацией: Ситуация, где валидационные потери увеличиваются, но оценочные метрики остаются неизменными, может указывать на проблему с тем, как метрики были определены или выбраны.
Применение
Для успешного решения описанной проблемы необходимо выполнить несколько ключевых шагов:
1. Пересмотр архитектуры и гиперпараметров: Убедитесь, что модель использует наиболее подходящую архитектуру для данных. Возможно, следует уменьшить сложность модели или оптимизировать гиперпараметры, такие как скорость обучения и размеры слоев.
2. Метрики и отображение данных: Потребуется убедиться, что используемые метрики действительно отражают реальные цели задачи. Если проблема заключается в неправильном отображении, следует провести дополнительный анализ на нестандартных данных.
3. Инициализация и оптимизационные алгоритмы: Изменение методов инициализации весов или использование других оптимизаторов может помочь в избавлении от локального минимума. Попробуйте Adam или RMSprop, если используете обычный стохастический градиентный спуск.
4. Регуляризация и аугментации данных: Проверьте использование регуляризации (например, dropout) и аугментации данных. Это поможет устранить переобучение и улучшить обобщающую способность, особенно когда модель начинает застревать.
5. Логирование и интерпретируемость: Убедитесь, что данные тренировочные и валидационные показатели логируются и интерпретируются корректно, что поможет определить, не является ли плоскость кривой реальной.
Таким образом, при систематическом подходе и модели анализа данных возможно не только понять природу плоской кривой валидации и улучшающегося обучения, но и предпринять конструктивные шаги к улучшению модели, сделав её более точной и эффективной в применении на решаемой задаче.