Вопрос или проблема
У меня есть вопрос по поводу BATCH_SIZE
в задаче мультиклассовой классификации с несбалансированными данными. У меня есть 5 классов и небольшой датасет из примерно 5000
примеров. Я смотрел лекции Г. Хинтона по глубинному обучению, и он утверждает, что каждый мини-батч должен быть сбалансирован (то есть каждый батч должен содержать примерно одинаковое количество данных для каждого класса). Это можно приблизительно достигнуть путем перемешивания данных и затем выбора случайного батча из них.
Но, на мой взгляд, это будет работать только если у нас есть достаточно большой и СБАЛАНСИРОВАННЫЙ датасет. В моем случае, я считаю, что установка BATCH_SIZE
на >=16
может негативно сказаться на обучении, и сеть не сможет обобщать. Может быть лучше использовать SGD
и обновлять веса после обработки каждого примера (то есть онлайн обучение)? П.С. имейте в виду, что я использую сглаживание меток (то есть взвешенную по классам потерю).
Существует два общих варианта:
-
Стратифицированная выборка внутри каждого батча. Независимо от размера батча, убедитесь, что каждая группа представлена одинаково. Недостаток этого подхода в том, что он значительно замедляет обучение.
-
Обучение с увеличенным размером батча (например, 32-256) и в течение эпох случайные колебания будут “усредняться”.
Ответ или решение
Установление параметра BATCH_SIZE при выполнении задачи многоклассовой классификации с несбалансированным набором данных требует внимательного подхода, особенно когда ваши данные невелики, как в вашем случае с 5000 примерами и 5 классами. Цель использования оптимального размера пакета (batch size) заключается в эффективном обучении модели без ущерба для её способности к обобщению. Давайте разберемся с этим подробнее.
Форестирование контекста проблемы
Фокусировка: Идентификация основной задачи
Основной задачей является определение правильного размера батча для обучения модели, учитывая несбалансированный характер данных. Это важно для обеспечения способности модели эффективно обучаться и обобщать на новые данные.
Емкость: Изучение деталей и вариантов
1. Балансировка каждого мини-пакета:
Обеспечение равного число образцов из каждого класса в каждом мини-пакете — это стратегия, направленная на улучшение обучения. Однако её реализация особенно трудна в контексте маленьких и несбалансированных наборов данных. Плюсы этой стратегии включают более равномерное обновление весов моделии меньшую вероятность переобучения на часто встречающихся классах. Минусы заключаются в возможном замедлении обучения и увеличении вычислительных затрат.
2. Увеличение размера батча:
Увеличение размера батча может привести к "усреднению" эффектов несбалансированности классов на протяжении эпох. Это может быть полезно, но не гарантирует, что менее представленные классы будут должным образом учтены моделью в процессе обучения.
3. Онлайн обучение с помощью SGD:
Использование стохастического градиентного спуска (SGD), при котором веса обновляются после каждого обработанного образца, может быть альтернативой, но обладает своими недостатками. Этот подход может быть шумным и медленным из-за случайных колебаний градиента.
Стратегия: Выбор оптимального решения
На основе имеющейся информации возможно применение следующих подходов:
-
Совмещение стратегий: Применение более сложных методов, таких как перестановка с повторением (oversampling) или техника меньшинства (undersampling), в совокупности со стратифицированной выборкой.
-
Использование дополнительно взвешенной функции потерь: Учитывая, что вы уже применяете сглаживание меток и взвешенные потери, это может помочь акцентировать внимание модели на недостаточно представленных классах.
-
Подход гибридных батчей: Начните с малого размера батча (например, 16) для более аккуратного обучения на первых порах, затем постепенно увеличивайте размер батча (например, до 32 или 64) по мере стабилизирования потерь и улучшения обобщающей способности модели.
Краткое изложение и рекомендации
Для решения задачи многоклассовой классификации с несбалансированным набором данных рекомендуется комбинировать указанные выше стратегии применительно к вашему конкретному набору данных и задачам. Это может включать стратифицированную выборку, разумное увеличение размера пакета и использование методов, которые способствуют лучшему учёту классов меньшинства.
Тональность: Профессионализм и осведомлённость
Стоит отметить, что поиск оптимального размера пакета — это итеративный процесс, требующий экспериментов и тщательной оценки. Предлагается провести серию пробных обучений с разными размерами батча и стратегиями балансировки, чтобы определить лучший подход к вашей задаче.