Улучшение стабильности в дистилляции моделей: общий подход с использованием тестирования на основе центральной предельной теоремы
Метод дистилляции моделей представляет собой способ создания интерпретируемых моделей машинного обучения с использованием более простой “ученической” модели для воспроизведения прогнозов сложной “учительской” модели. Однако, если производительность ученической модели значительно меняется при различных наборах обучающих данных, ее объяснения должны быть более надежными. Существующие методы стабилизации дистилляции включают в себя создание достаточного количества псевдо-данных, но эти методы часто адаптированы к конкретным типам ученических моделей.
Практические решения и ценность
Исследователи из Университета Калифорнии в Беркли и Университета Пенсильвании предлагают общий метод стабилизации дистилляции моделей с использованием подхода центральной предельной теоремы. Их метод демонстрируется на деревьях решений, списке падающих правил и моделях символьной регрессии, с применением на наборах данных маммографических масс и рака груди. Исследование также включает теоретический анализ с использованием процесса Маркова и чувствительный анализ на факторы, такие как сложность модели и размер выборки.
Эксперименты на двух наборах данных с использованием общего алгоритма дистилляции моделей фокусировались на чувствительном анализе ключевых факторов. Результаты показывают, что стабилизация улучшает согласованность структуры модели, особенно в отборе признаков. Чувствительный анализ показывает, что увеличение количества кандидатских моделей и размера выборки улучшает стабильность, в то время как сложные модели требуют больших выборок.
Метод представляет собой стабильный подход к дистилляции моделей с использованием проверки гипотез и статистики тестов на основе центральной предельной теоремы. Теоретический анализ представляет проблему как процесс Маркова, предоставляя ограничения на сложность стабилизации с комплексными моделями. Эмпирические результаты подтверждают эффективность метода и подчеркивают сложность отличия сложных моделей без обширных псевдо-данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
