скачать книгу бесплатно
Однако основной силои? сетеи? LSTM с вниманием является механизм внимания. Этот механизм позволяет модели определять, на какие части входных данных следует обратить особое внимание, присваивая различные веса элементам последовательности. Благодаря этому, сеть способна фокусироваться на наиболее важных частях данных, улучшая анализ контекста и зависимостей в последовательных данных. Это делает сети LSTM с вниманием весьма эффективными инструментами для задач обработки естественного языка, машинного перевода и других задач, где понимание контекста играет важную роль.
Это небольшой обзор различных типов архитектур нейронных сетей. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки и может быть настроена для конкретной задачи машинного обучения.
3.2. Обучение нейросетей и выбор оптимальных функций потерь
Обучение нейронных сетей – это процесс, в ходе которого сеть настраивается на определенную задачу путем адаптации своих весов и параметров. Важной частью этого процесса является выбор и оптимизация функции потерь (loss function), которая измеряет разницу между предсказаниями модели и фактическими данными. Выбор оптимальной функции потерь зависит от конкретной задачи машинного обучения, и разные функции потерь применяются в разных сценариях. В этом разделе рассмотрим основы обучения нейросетей и рассмотрим выбор функций потерь.
Процесс обучения нейронной сети:
1. Подготовка данных: Перед началом обучения нейросети данные должны быть правильно подготовлены. Это включает в себя предобработку данных, такую как масштабирование, нормализацию и кодирование категориальных переменных. Данные также разделяются на обучающий, валидационный и тестовый наборы.
2. Выбор архитектуры сети: В зависимости от задачи выбирается архитектура нейросети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое и типы слоев (например, сверточные, рекуррентные и полносвязанные).
3. Определение функции потерь: Функция потерь является ключевой частью обучения. Она измеряет разницу между предсказаниями модели и фактическими данными. Выбор правильной функции потерь зависит от задачи: для задачи регрессии часто используется среднеквадратичная ошибка (MSE), а для задачи классификации – кросс-энтропия.
4. Оптимизация: Для настройки параметров сети минимизируется функция потерь. Это делается с использованием методов оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск (SGD) или его варианты, включая Adam и RMSprop.
5. Обучение и валидация: Нейронная сеть обучается на обучающем наборе данных, и ее производительность оценивается на валидационном наборе данных. Это позволяет отслеживать процесс обучения и избегать переобучения.
6. Тестирование: После завершения обучения сети ее производительность проверяется на тестовом наборе данных, чтобы оценить ее способность к обобщению.
Выбор оптимальной функции потерь
Выбор функции потерь зависит от конкретной задачи машинного обучения. Рассмотрим распространенные функции потерь:
–
Среднеквадратичная ошибка
(MSE
):
Используется в задачах регрессии для измерения средней квадратичной разницы между предсказанными и фактическими значениями
.
Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error, MSE) – это одна из наиболее распространенных и широко используемых функций потерь в задачах регрессии в машинном обучении. Ее основное назначение – измерять среднюю квадратичную разницу между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в данных. MSE является метрикой, которая позволяет оценить, насколько хорошо модель соответствует данным, и какие ошибки она допускает в своих предсказаниях.
Принцип работы MSE заключается в следующем:
1. Для каждого примера в обучающем наборе данных модель делает предсказание. Это предсказание может быть числовым значением, таким как цена дома или температура, и модель пытается предсказать это значение на основе входных признаков.
2. Разница между предсказанным значением и фактическим значением (истинным ответом) для каждого примера вычисляется. Эта разница называется "остатком" или "ошибкой" и может быть положительной или отрицательной.
3. Эти ошибки возводятся в квадрат, что позволяет избежать проблем с отрицательными и положительными ошибками, которые могут взаимно компенсироваться. Ошибки возводятся в квадрат, чтобы большим ошибкам присваивать больший вес.
4. Затем вычисляется среднее значение всех квадратов ошибок. Это среднее значение является итоговой MSE.
Формула MSE для одного примера (i) выглядит следующим образом:
MSE(i) = (Предсказанное значение(i) – Фактическое значение(i))^2
Для всего набора данных с N примерами формула MSE выглядит так:
MSE = (1/N) * ? (Предсказанное значение(i) – Фактическое значение(i))^2 от i=1 до N
Чем меньше значение MSE, тем ближе предсказания модели к фактическим данным, и, следовательно, модель считается более точной. Однако стоит помнить, что MSE чувствителен к выбросам и может быть неподходящим для задач, где ошибки в предсказаниях могут иметь разную важность.
–
Кросс
-
энтропия
:
Широко применяется в задачах классификации и измеряет разницу между распределением вероятностей
,
предсказанным моделью
,
и фактическими метками классов
.
Кросс-энтропия (Cross-Entropy) – это важная функция потерь, широко используемая в задачах классификации, особенно в машинном обучении и глубоком обучении. Она измеряет разницу между распределением вероятностей, предсказанным моделью, и фактическими метками классов в данных. Кросс-энтропия является мерой того, насколько хорошо модель приближает вероятностное распределение классов в данных.
Принцип работы кросс-энтропии заключается в сравнении двух распределений: предсказанных вероятностей классов моделью и фактических меток классов в данных. Её можно описать следующим образом:
1. Для каждого примера в наборе данных модель выдает вероятности принадлежности этого примера к разным классам. Эти вероятности могут быть представлены в виде вектора вероятностей, где каждый элемент вектора соответствует вероятности принадлежности примера к конкретному классу.
2. Фактичные метки классов для каждого примера также представляются в виде вектора, где один элемент вектора равен 1 (класс, к которому пример принадлежит), а остальные элементы равны 0.
3. Сравнивая вероятности, предсказанные моделью, с фактичными метками классов, вычисляется кросс-энтропия для каждого примера. Формула для вычисления кросс-энтропии для одного примера i выглядит так:
Cross-Entropy(i) = -? (Фактическая вероятность(i) * log(Предсказанная вероятность(i)))
Где ? означает суммирование по всем классам.
4. Итоговая кросс-энтропия для всего набора данных вычисляется как среднее значение кросс-энтропии для всех примеров. Это позволяет оценить, насколько хорошо модель соответствует фактичным данным.
Кросс-энтропия имеет следующие важные характеристики:
– Она может быть использована для многоклассовой и бинарной классификации.
– Она штрафует модель за неверные уверенные предсказания вероятностей, что позволяет сделать её более уверенной и точной.
– Она штрафует большие различия между фактическими метками и предсказанными вероятностями сильнее, что делает её чувствительной к выбросам.
Выбор кросс-энтропии как функции потерь в задачах классификации обусловлен тем, что она стимулирует модель предсказывать вероятности классов, что часто является необходимым в задачах классификации.
–
Категориальная кросс
-
энтропия
:
Используется в задачах многоклассовой классификации
,
где классы не взаимосвязаны
.
Категориальная кросс-энтропия (Categorical Cross-Entropy) – это функция потерь, которая часто применяется в задачах многоклассовой классификации, где классы не взаимосвязаны и каждый пример может быть отнесен к одному и только одному классу из набора классов. Эта функция потерь измеряет расхождение между вероятностным распределением, предсказанным моделью, и фактичными метками классов.
Применение категориальной кросс-энтропии в задачах многоклассовой классификации выглядит следующим образом:
1. Для каждого примера в наборе данных модель предсказывает вероятности принадлежности этого примера к каждому классу. Эти вероятности образуют вектор вероятностей, где каждый элемент соответствует вероятности принадлежности к одному из классов.
2. Фактичные метки классов для каждого примера также представляются в виде вектора, где один элемент равен 1 (класс, к которому пример принадлежит), а остальные элементы равны 0.
3. Сравнивая вероятности, предсказанные моделью, с фактичными метками классов, вычисляется категориальная кросс-энтропия для каждого примера. Формула для вычисления категориальной кросс-энтропии для одного примера i выглядит следующим образом:
Categorical Cross-Entropy(i) = -? (Фактическая вероятность(i) * log(Предсказанная вероятность(i)))
Где ? означает суммирование по всем классам.
4. Итоговая категориальная кросс-энтропия для всего набора данных вычисляется как среднее значение категориальной кросс-энтропии для всех примеров.
Важно отметить, что в задачах многоклассовой классификации категориальная кросс-энтропия учитывает, как хорошо модель предсказывает вероятности для всех классов. Если предсказания близки к фактическим меткам классов, то значение категориальной кросс-энтропии будет близким к нулю, что указывает на хорошую производительность модели.
Важным аспектом применения категориальной кросс-энтропии является использование активационной функции "Softmax" на выходном слое модели, чтобы преобразовать необработанные значения в вероятности классов. Категориальная кросс-энтропия обычно работает с этими вероятностями, что делает её подходящей для задач многоклассовой классификации.
–
Бинарная кросс
-
энтропия
:
Применяется в задачах бинарной классификации
,
где есть два класса
.
Бинарная кросс-энтропия (Binary Cross-Entropy), также известная как логистическая потеря (Logistic Loss), является функцией потерь, применяемой в задачах бинарной классификации, где есть два класса: класс "положительный" и класс "отрицательный". Эта функция потерь измеряет расхождение между предсказанными вероятностями и фактичными метками классов.
Применение бинарной кросс-энтропии в задачах бинарной классификации выглядит следующим образом:
1. Модель предсказывает вероятности для класса "положительный" (обычно обозначенного как класс 1) и вероятности для класса "отрицательный" (обычно обозначенного как класс 0) для каждого примера. Обычно это делается с использованием активационной функции "Sigmoid", которая преобразует необработанные выходы модели в вероятности, лежащие в интервале от 0 до 1.
2. Фактичные метки классов для каждого примера также представляются в виде бинарного вектора, где один элемент вектора равен 1 (класс 1 – "положительный"), а другой элемент равен 0 (класс 0 – "отрицательный").
3. Сравнивая предсказанные вероятности моделью с фактичными метками классов, вычисляется бинарная кросс-энтропия для каждого примера. Формула для вычисления бинарной кросс-энтропии для одного примера i выглядит следующим образом:
Binary Cross-Entropy(i) = -[Фактичная метка(i) * log(Предсказанная вероятность(i)) + (1 – Фактичная метка(i)) * log(1 – Предсказанная вероятность(i))]
4. Итоговая бинарная кросс-энтропия для всего набора данных вычисляется как среднее значение бинарной кросс-энтропии для всех примеров.
Бинарная кросс-энтропия имеет следующие ключевые особенности:
– Она является подходящей функцией потерь для задач бинарной классификации, где прогнозируется принадлежность к одному из двух классов.
– Она штрафует модель за неверные и неуверенные предсказания, что способствует обучению более уверенных классификаций.
– Она легко интерпретируется и может быть использована для оценки вероятностных предсказаний модели.
Бинарная кросс-энтропия является стандартным выбором функции потерь в задачах бинарной классификации и широко используется в таких приложениях, как определение спама в электронной почте, детекция болезней на медицинских изображениях и другие задачи, где необходимо разделять два класса.
– Среднее абсолютное отклонение (MAE): Среднее абсолютное отклонение (Mean Absolute Error, MAE) – это функция потерь, применяемая в задачах регрессии. Она измеряет среднее абсолютное отклонение между предсказанными значениями модели и фактическими значениями в данных. MAE предоставляет информацию о средней величине ошибки модели в абсолютных единицах, что делает её более интерпретируемой.
Принцип работы MAE заключается в следующем:
1. Для каждого примера в наборе данных модель делает предсказание. Это предсказание может быть числовым значением, таким как цена дома или температура, и модель пытается предсказать это значение на основе входных признаков.
2. Разница между предсказанным значением и фактическим значением (истинным ответом) для каждого примера вычисляется. Эта разница называется "остатком" или "ошибкой" и может быть положительной или отрицательной.
3. Абсолютное значение ошибки для каждого примера вычисляется, то есть разница превращается в положительное число.
4. Среднее абсолютное отклонение вычисляется как среднее значение всех абсолютных ошибок.
