Как определить оптимальное количество эпох для нейронной сети?

2 Ответов

1. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Количество эпох не является основным критерием. Главное — это ошибка проверки и обучения. Если ошибка проверки продолжает уменьшаться, то тренировка должна продолжаться. Однако, если ошибка проверки начинает возрастать, это может указывать на переобучение. Поэтому необходимо установить максимальное количество эпох и завершить обучение на основе ошибок.
   Ожидается, что хорошая модель будет точно отражать основную структуру данных, не переобучаясь и не недообучаясь.
   При создании нейронной сети мы задаем количество эпох перед началом обучения. Но изначально мы не знаем, сколько эпох подходит для модели. В зависимости от архитектуры нейронной сети и набора данных, нужно определить, когда веса сети должны сходиться.
   Обычно для анализа сходимости модели нейронных сетей исследуются графики кривой обучения. Чаще всего строятся графики потерь (ошибок) в зависимости от числа эпох или точности в зависимости от числа эпох. Во время обучения ожидается, что потери будут уменьшаться, а точность будет повышаться с увеличением числа эпох. Однако, после некоторого момента ожидается стабилизация как потерь, так и точности. Как правило, рекомендуется разделить набор данных на обучающую и проверочную выборки, чтобы построить графики кривой обучения для каждого набора. Эти графики позволяют диагностировать, насколько модель является переобученной, недообученной или хорошо соответствует обучающей выборке.
   Обучение нейросети — задача, которая требует значительного времени, даже с современными технологиями. Важно правильно настроить количество эпох. Если установить слишком малое число эпох, обучение сети завершится раньше, чем модель достигнет сходимости. Но, если установить слишком большое число эпох, может возникнуть проблема переобучения, и результаты обучения будут неправильные. Это не только потеря ресурсов и времени, но и может привести к низкой производительности. Для решения этой проблемы широко используется ранняя остановка, которая является формой регуляризации модели.
   Как следует из названия, основная идея концепции раннего прекращения состоит в том, чтобы окончить обучение модели, когда будут выполнены определенные условия. Обычно мы останавливаем тренировку модели, когда ошибка обобщения начинает расти (функция потерь увеличивается или точность уменьшается). Чтобы принять решение об окончании обучения, мы оцениваем модель на валидационном наборе данных после каждой эпохи.
   С помощью раннего прекращения мы можем начать с большого числа эпох. Таким образом, мы гарантируем, что модель извлекла максимум информации из доступных данных. По окончании обучения мы всегда можем взглянуть на графики кривой обучения, чтобы убедиться, что модель соответствует нашим требованиям.
   Источник: https://www.baeldung.com/cs/epoch-neural-networks

   - Ноя 24, 2023 | Ответить

2. 0 Votes 0 Votes  0 Votes

   Определение оптимального количества эпох для нейронной сети — это процесс, требующий экспериментального подхода. Оптимальное число эпох зависит от размера и сложности данных, а также от архитектуры и специфики модели. Один из возможных подходов для определения оптимального числа эпох — это использование метода ранней остановки (early stopping). Этот метод заключается в следующем: обучение модели продолжается до тех пор, пока ошибка на валидационном наборе данных улучшается или остается стабильной. Когда ошибка начинает ухудшаться, обучение останавливается, чтобы избежать переобучения модели. Таким образом, оптимальное число эпох будет определяться моментом, когда происходит остановка обучения по методу ранней остановки. Пример: Предположим, у нас есть набор данных изображений с двумя классами (собаки и кошки) и мы хотим обучить нейронную сеть для их классификации. Мы разделяем данные на тренировочный, валидационный и тестовый наборы. Мы начинаем обучение на тренировочных данных и после каждой эпохи оцениваем качество модели на валидационном наборе данных. При использовании метода ранней остановки мы следим за изменением ошибки на валидационном наборе и останавливаем обучение, когда ошибка перестает улучшаться. Таким образом, оптимальное число эпох будет определяться моментом, когда происходит остановка обучения.

   - Дек 19, 2023 | Ответить