Сформулируйте задачу распознавания образов, где модель переобучается; предложите методы регуляризации, способы сбора данных и стратегии валидации, чтобы обнаружить и предотвратить overfitting
Сформулируйте задачу распознавания образов, где модель переобучается; предложите методы регуляризации, способы сбора данных и стратегии валидации, чтобы обнаружить и предотвратить overfitting
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки в течение 1 года
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Поможем написать учебную работу
- Пример: бинарная классификация медицинских снимков (класс "патология" / "норма") с небольшим набором размеченных изображений D={(xi,yi)}i=1n \mathcal{D}=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n D={(xi ,yi )}i=1n .
- Формально обучаем модель fθf_\thetafθ путём минимизации эмпирического риска
R^(θ)=1n∑i=1nℓ(fθ(xi),yi), \hat{R}(\theta)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \ell(f_\theta(x_i),y_i),
R^(θ)=n1 i=1∑n ℓ(fθ (xi ),yi ), где при переобучении наблюдается сильный разрыв между тренировочной и истинной (валидационной) ошибкой:
R^train(θ)≪R^val(θ)иR(fθ)−R^(θ) велик. \hat{R}_{train}(\theta)\ll \hat{R}_{val}(\theta)\quad\text{и}\quad R(f_\theta)-\hat{R}(\theta)\text{ велик.}
R^train (θ)≪R^val (θ)иR(fθ )−R^(θ) велик.
Признаки переобучения (как обнаружить)
- Большой разрыв между трен. и вал. loss/accuracy: Δ=R^val−R^train\Delta=\hat{R}_{val}-\hat{R}_{train}Δ=R^val −R^train существенно положителен.
- Валидационная ошибка растёт по эпохам, в то время как тренировочная падает.
- Плохая производительность на внешнем (out‑of‑sample) датасете или на данных из другой клиники/датчика.
- Высокая дисперсия результатов при кросс‑валидации (разные фолы дают сильно разные метрики).
Методы регуляризации (формулы и коротко)
- L2 (weight decay): минимизировать
R^λ(θ)=R^(θ)+λ∥θ∥22. \hat{R}_\lambda(\theta)=\hat{R}(\theta)+\lambda\|\theta\|_2^2.
R^λ (θ)=R^(θ)+λ∥θ∥22 . - L1 (разреживание): R^(θ)+λ∥θ∥1\hat{R}(\theta)+\lambda\|\theta\|_1R^(θ)+λ∥θ∥1 .
- Dropout: зануление нейронов с вероятностью ppp во время обучения (уменьшает co‑adaptation).
- BatchNorm / LayerNorm: стабилизируют обучение, снижают потребность в сильной регуляризации.
- Early stopping: сохранить параметры при минимуме валидационной ошибки θ∗=argminepR^val(θep) \theta^*=\arg\min_{\text{ep}} \hat{R}_{val}(\theta_{ep})θ∗=argminep R^val (θep ).
- Label smoothing: заменить one‑hot yyy на
yLS=(1−ϵ)y+ϵ/K, y_{LS}=(1-\epsilon)y+\epsilon/K,
yLS =(1−ϵ)y+ϵ/K, где KKK—число классов.
- Mixup: синтезировать пары
x~=λxi+(1−λ)xj,y~=λyi+(1−λ)yj,λ∼Beta(α,α). \tilde{x}=\lambda x_i+(1-\lambda)x_j,\quad \tilde{y}=\lambda y_i+(1-\lambda)y_j,\quad \lambda\sim\mathrm{Beta}(\alpha,\alpha).
x~=λxi +(1−λ)xj ,y~ =λyi +(1−λ)yj ,λ∼Beta(α,α). - Ограничение емкости модели: уменьшить число слоёв/параметров, применять простые архитектуры.
- Энsembling (bagging): усреднение разных моделей снижает дисперсию.
Стратегии сбора данных (чтобы предотвратить переобучание)
- Увеличить объём размеченных данных: целевой набор, разные центры/аппараты, разные операторы.
- Собрать разнообразие предметов (освещение, разрешение, позиции), баланс классов.
- Hard‑negative mining: добавить трудные отрицательные примеры, которые модель путает.
- Разметка несколькими экспертами и контроль качества аннотаций (снижение шума меток).
- Синт. данные и domain randomization (аугментация физически достоверными трансформациями) при недостатке реальных данных.
- Active learning: поочерёдно разметить наиболее информативные примеры (неопределённые для текущей модели).
Стратегии валидации и проверки (обнаружение и предотвращение)
- Разделение: train / val / test (test — полностью отложен и не используем для тюнинга).
- K‑fold CV или stratified k‑fold для надёжной оценки при малых данных; при связанности данных использовать group‑kfold (группы по пациенту/сессии).
- Nested CV для честной оценки гиперпараметров.
- Внешняя валидация: тестирование на данных из другого источника (домен‑shift detection).
- Построение learning curves: графики loss/acc\text{loss/acc}loss/acc vs epochs и vs объём данных; если кривая валидации не сходится к тренировочной — модель имеет высокую дисперсию.
- Мониторинг stability: разбить валидацию на несколько seed’ов и смотреть дисперсию метрик.
- Контроль каллибровки: ECE и reliability diagrams показывают, если модель чрезмерно уверена на валидации.
- Permutation test / bootstrap для оценки статистической значимости улучшений.
- Ранний стоп по patience на валидационной метрике; сохранять чекпоинт с лучшей val‑метрикой.
Короткий план действий при признаках переобучения
1. Сначала проверить разрыв train/val и learning curves.
2. Уменьшить ёмкость модели или ввести L2 / dropout / mixup / label smoothing.
3. Увеличить и разнообразить данные (аугментации, синтетика, new sources).
4. Перепроверить качество меток и использовать group‑split при валидации.
5. Протестировать на внешнем наборе; при необходимости применять domain adaptation.
Эти меры позволяют как обнаруживать переобучение (метрики, кривые, внешние тесты), так и эффективно его снижать (регуляризация, больше и разнообразнее данные, правильная валидация).