«`html
Улучшение обобщения нейронных сетей с помощью подавления выбросов в функции потерь
Исследователь из BayzAI.com, Volkswagen Group of America, IECC обсуждает проблему обобщения при обучении нейронных сетей, в частности, как достичь решения, которое представляет распределительные свойства набора данных, не будучи подверженным влиянию выбора точек данных, используемых при обучении. Традиционные методы часто приводят к чувствительности моделей, особенно к подмножествам данных, на которых они были обучены, что приводит к различным решениям и потенциально плохому обобщению на невидимые данные. Цель исследования — найти единственное решение, которое зависит от общего распределения набора данных, тем самым улучшая обобщающую производительность.
Практические решения и ценность
Текущие методы обучения нейронных сетей обычно включают использование всех доступных точек данных для минимизации функции потерь, что приводит к решению, которое сильно зависит от конкретного набора данных. Для устранения этой проблемы предлагаемый метод использует эвристику, такую как подавление выбросов и устойчивые функции потерь (например, функция потерь Хьюбера), чтобы улучшить сходимость и обобщение. Например, функция потерь Хьюбера и выбор образцов с низкой потерей в стохастическом градиентном спуске (SGD) — известные методы для обработки выбросов и улучшения устойчивости.
Основная идея метода заключается в определении распределения весов P(w∣{Di}), которое усредняет вероятностные распределения P(w∣Di) по всем подмножествам Di набора данных D. Это достигается через байесовский вывод, где правдоподобие каждого подмножества P(Di∣w), в сочетании с априорным распределением P0(w), информирует оценочное распределение весов P(w∣Di). Полученное усредненное распределение весов P(w∣{Di}) разработано для уменьшения влияния выбросов, тем самым улучшая устойчивость и обобщение.
Метод значительно улучшает точность прогнозирования на различных тестовых задачах, что объясняется эффектом подавления выбросов их обобщенной функцией потерь. Подавляя влияние выбросов с высокой потерей во время обучения, предложенный метод стабилизирует обучение. Он улучшает сходимость нейронных сетей, что особенно заметно в приложениях, таких как обучение GAN, где стабильность критична для достижения равновесия Нэша.
В заключение, статья представляет убедительный подход к улучшению обобщающей производительности нейронных сетей с использованием байесовской структуры, которая усредняет распределения весов по всем возможным подмножествам набора данных. Этот метод решает проблему чувствительности модели к конкретным подмножествам данных и выбросам путем модификации функции потерь для подавления влияния образцов с высокой потерей. Предложенное решение эффективно демонстрирует значительное улучшение точности прогнозирования и стабильности в различных тестовых сценариях, включая обучение GAN. Этот подход представляет собой многообещающее направление для будущих исследований и применений в обучении нейронных сетей.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 46 тыс. подписчиков на ML SubReddit.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. 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.