Вопрос или проблема
Я обучаю сеть ResNet50 на симуляционных данных, а мой валидационный набор данных — это экспериментальные данные. Симуляционные данные не являются на 100% точным представлением экспериментальных данных. Цель этой сети — двойная классификация. Я заметил нечто странное на начальном этапе обучения, а именно:
Кросс-энтропийная потеря на обучающем наборе данных составляет ~0,69, что примерно равно -log(50%), и точность составляет ~50%. Это логично, потому что модель по сути ничему не научилась и просто делает случайные предположения. Потеря на валидационном (экспериментальном) наборе данных также составляет ~0,69, однако точность близка к 0% или 100%. Я понимаю, что это частично вызвано разницей между симуляционными (обучающими) и экспериментальными (валидационными) данными, но это может указывать на что-то более глубокое, например, на то, как симуляционный набор данных отличается от экспериментальных данных. Я не смог разобраться в этом и был бы рад услышать любое мнение. Пожалуйста, обратите внимание на метрики ниже.
Для меня это похоже на сильное переобучение, определенно вызванное разницей между обучающими и валидационными данными, как вы и сказали. Я также подозреваю, что тестовый набор может быть слишком мал, учитывая очень сильные колебания в точности. Похоже, что результаты на тестовом наборе почти случайны.
Есть свидетельства того, что что-то происходит около 20-й эпохи: модель явно начинает лучше классифицировать обучающие данные, однако, похоже, это преимущество не распространяется на валидационные данные (это не совсем ясно).
Учитывая результаты того, что симуляционные данные не переносятся на экспериментальные данные последовательно, вы можете рассмотреть другие методы оптимизации, кроме градиентного спуска.
Например, генетическое программирование — это еще одна техника оптимизации. Генетическое программирование будет использовать то, что работает (то есть параметры, которые дают 100% на экспериментальных данных), и случайным образом изменять их, чтобы исследовать пространство параметров и находить дополнительные решения.
Ответ или решение
Обсуждение проблемы высокой потери и высокой точности на валидационном наборе данных на ранней стадии обучения бинарного классификатора требует комплексного подхода.
1. Понимание проблемы
Ваша ситуация, когда функция потерь на обучающем наборе данных остается постоянной около 0.69 при 50% точности, в то время как валидационный набор данных показывает либо 0%, либо 100% точность, указывает на противоречие между данными симуляции и экспериментальными данными. Это может быть вызвано несколькими факторами:
-
Разница в данных: Симуляционные данные могут не совсем точно представлять экспериментальные данные. Это может привести к тому, что модель "запоминает" только те особенности, которые присутствуют в обучающей выборке, и не обобщает их на валидационных данных.
-
Непропорциональная выборка данных: Если валидационный набор данных слишком мал, он может не репрезентовать общие характеристики всей популяции, что ведет к случайным результатам.
2. Анализ метрик
Как вы правильно заметили, результаты валидации показывают крайние значения точности. Это указывает на то, что модель может быть неудовлетворительно настроена для обобщения на новых данных. Когда модель достаточно обучена, она начинает быстро обучаться на симуляционных данных и, вероятно, игнорирует валидационные примеры. Это может быть признаком сильного переобучения.
3. Возможные решения
Вот несколько стратегий, которые можно рассмотреть, чтобы решить указанную вами проблему:
-
Увеличение количества данных: Сбор большего количества экспериментальных данных может помочь лучше тренировать модель и улучшить ее обобщающую способность.
-
Аугментация данных: Примените разнообразные техники аугментации данных на симуляционных данных для создания более разнообразной выборки, которая может лучше представлять реальный случай.
-
Регуляризация: Используйте методы регуляризации, такие как Dropout или L2-регуляризация, чтобы уменьшить вероятность переобучения и улучшить обобщающую способность.
-
Оптимизация архитектуры: Попробуйте использовать другие архитектуры или гибридные подходы, такие как Transfer Learning с более мелкими сетями, которые могли бы лучше адаптироваться к валидационным данным.
-
Out-of-the-box подходы: Вы можете рассмотреть использование методов оптимизации, отличных от градиентного спуска, таких как генетическое программирование, как вы уже упоминали. Это позволит исследовать пространство параметров более эффективно и может помочь найти конфигурации, адаптированные к экспериментальным данным.
-
Кросс-валидация: Используйте кросс-валидацию для более надежной оценки производительности модели, что может помочь в выявлении случаи, когда модель переобучается на определенные подвыборки.
Заключение
Обязательно проведите детальный анализ различий между симуляционными и экспериментальными данными. Возможно, стоит идентифицировать и выделить ключевые особенности данных, которые могут оказать наибольшее влияние на общую точность. Процесс регулярного мониторинга и тестирования модели на различных подвыборках данных также поможет определить, какие параметры вносят наибольший вклад в улучшение классификации.