Вопрос или проблема
Я занимаюсь активным обучением и мне интересно, как сочетать это с поиском лучшей архитектуры для сети.
На мой взгляд, активное обучение использует эвристику для выбора лучших экземпляров для аннотирования, чтобы учиться как можно быстрее. Однако способ выбора этих экземпляров зависит от самой модели.
Существует ли способ справиться с этой зависимостью модели?
Мне кажется, что архитектура моделей зависит от размера обучающей выборки, например. Если это так, разве не было бы полезно позволить модели изменять свою архитектуру во время активного обучения? Существует ли способ сделать это, или нам нужно быть очень осторожными при выборе модели перед выполнением активного обучения?
Еще одна возможность, которую я вижу, — это провести поиск по сетевой архитектуре на всех помеченных данных после каждых нескольких запросов. Но, опять же, модель, которая оказывается лучшей, все равно зависит от первоначально выбранной модели…
В обучении моделей машинного обучения есть вложенные циклы. Внешний цикл выбирает гиперпараметры для модели, включая архитектуру. Внутренний цикл обучает параметры модели, удерживая гиперпараметры постоянными.
Возможно, стоит попробовать множество возможных вариантов на внешнем цикле и сделать эти варианты зависимыми от результатов внутреннего цикла.
Ответ или решение
Выбор модели в активном обучении
Активное обучение — это метод, основанный на принципе, что выбор лучших экземпляров для разметки данных может значительно ускорить обучение модели. Вопрос выбора архитектуры модели в контексте активного обучения поднимает несколько ключевых аспектов, которые стоит рассмотреть.
Зависимость выбора экземпляров от модели
Да, действительно, выбор экземпляров для разметки зависит от используемой модели. Разные архитектуры имеют разные уязвимости и сильные стороны, и это влияет на их способность эффективно обучаться на выбранных данных. Если используется модель с высокой гибкостью, такие как нейронные сети, это может привести к необходимости кто-то адаптировать выбор экземпляров на основе обратной связи от текущей модели.
В этой ситуации важно учитывать, что существующие подходы к активному обучению, такие как Uncertainty Sampling или Query by Committee, могут быть адаптированы в зависимости от производительности конкретной модели. Например, разные модели могут оценивать "неуверенность" по-разному, и ваша стратегия выбора экземпляров должна учитывать эти различия.
Гибкость архитектуры во время активного обучения
Вопрос о том, возможно ли изменение архитектуры модели во время активного обучения, имеет честь. Пока концептуально это может быть реализовано, на практике это создаёт множество сложностей. Изменение архитектуры требует повторного обучения, что может быть трудоемким и ресурсозатратным процессом. Это усиливает идею, что модель должна быть заранее хорошо спроектирована и настроена под предполагаемое количество данных для обучения.
Тем не менее, исследуются подходы, которые позволяют моделям адаптироваться к изменениям во входных данных и в архитектуре. Например, концепции модульного обучения или Neural Architecture Search (NAS) обеспечивают средства для поиска оптимальной архитектуры во время процесса обучения. Такие подходы могут представлять интерес в вашем случае, так как они могут уменьшить зависимость от изначально выбранной архитектуры.
Поиск по сетям архитектуры
Ваше предположение о выполнении grid search для архитектуры сети после каждых нескольких выборок разметки является разумным. Данный подход позволяет вам периодически переоценивать и адаптировать вашу модель в соответствии с новыми данными. Однако этот метод также требует учитывать, что оптимальная архитектура модели может быть зависима от условий, в которых проводилось активное обучение.
Вместо этого можно рассмотреть методы, такие как Bayesian Optimization, которые могут помочь искать гиперпараметры без необходимости полного перебора нескольких архитектур. Это может значительно сократить вычислительные затраты и время на обучение.
Внешние и внутренние циклы обучения
Ваше замечание о существовании внешних и внутренних циклов в процессе тренировки моделей важно. Во внешнем цикле можно оптимизировать гиперпараметры, включая архитектуру модели. Внутренний цикл гарантирует, что параметры модели оптимизированы на текущем наборе данных. Применение адаптивной стратегии, где результаты внутреннего цикла могут подсказывать изменения в гиперпараметрах во внешнем цикле, может создать более динамичную систему.
Выбор архитектуры модели в контексте активного обучения является важным аспектом, которому следует уделить внимание. Хотя тщательный выбор изначальной модели остается актуальным, современные подходы предоставляют возможность адаптации и оптимизации, что может значительно повысить эффективность обучения.
Заключение
Итак, мы видим, что подходы к выбору модели в активном обучении требуют разностороннего анализа и гибкости. Как всегда, тщательное проектирование и тестирование различных параметров на основе ваших специфических данных и задач остаются критически важными для успеха активного обучения.