“`html
Улучшение обобщения нейронных сетей с помощью потерь подавления выбросов
Исследователь из BayzAI.com, Volkswagen Group of America, IECC обсуждает проблему обобщения при обучении нейронных сетей, а именно как достичь решения, которое представляет распределительные свойства набора данных, не будучи подверженным влиянию выбора точек данных, используемых при обучении. Традиционные методы часто приводят к чувствительным моделям, особенно к поднаборам данных, на которых они были обучены, что приводит к различным решениям и, потенциально, плохому обобщению на невидимые данные. Цель исследования заключается в поиске единственного решения, которое зависит от общего распределения набора данных, тем самым улучшая обобщающую производительность.
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 предложенный метод использует эвристику, такую как подавление выбросов и прочные функции потерь (например, потери Хьюбера), для улучшения сходимости и обобщения. Например, потери Хьюбера и выбор точек с низкой потерей в стохастическом градиентном спуске (SGD) – известные методы обработки выбросов и улучшения устойчивости.
Ключевая идея метода заключается в определении распределения весов P(w∣{Di}) через усреднение вероятностных распределений P(w∣Di) для всех поднаборов Di набора данных D. Это достигается через байесовский вывод, в котором вероятность каждого поднабора P(Di∣w), в сочетании с априорной P0(w), информирует о постериорном распределении весов P(w∣Di). Полученное усредненное распределение весов P(w∣{Di}) выведено для устранения влияния выбросов, тем самым улучшая устойчивость и обобщение.
Метод значительно улучшает точность прогнозирования при решении различных проблем, 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, усредняющей распределения весов по всем возможным поднаборам набора данных. Этот метод решает проблему чувствительности модели к конкретным поднаборам данных и выбросам путем изменения функции потерь для подавления влияния точек с высокой потерей. Предложенное решение эффективно продемонстрировало 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 области обучения нейронных сетей.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Кроме того, не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit.
Подтверждение:
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Enhancing Neural Network Generalization with Outlier Suppression Loss .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
