Il codice dei prodotti software per il machine learning è spesso complesso e piuttosto affollato. L'individuazione e la risoluzione di bug è un compito che richiede molte risorse. Anche le reti neurali più semplici richiedono un approccio serio all'architettura di rete, all'inizializzazione dei pesi e all'ottimizzazione della rete. Un piccolo errore può portare a problemi fastidiosi.
Questo articolo è dedicato all'algoritmo per il debug delle tue reti neurali.
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L'algoritmo è composto da cinque fasi:
- inizio semplice;
- conferma delle perdite;
- verifica dei risultati intermedi e delle connessioni;
- diagnostica dei parametri;
- monitoraggio delle operazioni.
Se qualcosa ti sembra più interessante del resto, puoi passare immediatamente a queste sezioni.
Inizio semplice
È più complesso fare debug di una rete neurale con architettura complessa, regolarizzazione e scheduler di apprendimento rispetto a una normale. Qui siamo un po' furbi, poiché questo punto ha una relazione indiretta con il debug, ma è comunque un'importante raccomandazione.
L'inizio semplice consiste nella creazione di un modello semplificato e nel suo addestramento su un singolo set (punto) di dati.
Iniziamo creando un modello semplificato
Per un avvio rapido, creiamo una piccola rete con un singolo strato nascosto e verifichiamo che tutto funzioni correttamente. Poi, complichiamo gradualmente il modello, testando ogni nuovo aspetto della sua struttura (strati aggiuntivi, parametri, ecc.) e procediamo.
Alleniamo il modello su un singolo set di dati
Come verifica rapida della funzionalità del progetto, puoi utilizzare uno o due punti dati per confermare che il sistema funzioni correttamente. La rete neurale dovrebbe mostrare una precisione del 100% nell'allenamento e nella verifica. Se così non fosse, il modello potrebbe essere troppo semplice, oppure potresti avere un bug.
Anche se tutto sembra in ordine, prepara il modello a passare attraverso una o più epoche prima di andare oltre.
Valutazione delle perdite
La valutazione delle perdite è il principale metodo per affinare le prestazioni del modello. Devi assicurarti che la perdita sia congruente con il compito e che le funzioni di perdita siano valutate su una scala corretta. Se utilizzi più di un tipo di perdita, assicurati che tutte siano dello stesso ordine e correttamente scalate.
È importante fare attenzione alle perdite iniziali. Verificare quanto il risultato reale sia vicino a quello atteso, nel caso in cui il modello parta da un'ipotesi casuale. In : «Assicurati di ottenere risultati attesi all'inizio del lavoro con un numero ridotto di parametri. È meglio controllare immediatamente le perdite dei dati (impostando il grado di regolarizzazione a zero). Ad esempio, per CIFAR-10 con un classificatore Softmax, ci aspettiamo che le perdite iniziali siano 2.302, poiché la probabilità diffusa prevista è 0,1 per ogni classe (dato che ci sono 10 classi), e la perdita Softmax è il logaritmo negativo della probabilità della classe corretta, ovvero -ln (0.1) = 2.302».
Per un esempio binario, si effettua un calcolo analogo per ciascuna delle classi. Ecco ad esempio i dati: 20% di 0 e 80% di 1. La perdita iniziale attesa sarà fino a -0,2ln (0,5) -0,8ln (0,5) = 0,693147. Se il risultato è superiore a 1, questo potrebbe indicare che i pesi della rete neurale non sono bilanciati correttamente o che i dati non sono normalizzati.
Controlliamo i risultati intermedi e le connessioni
Per fare il debug di una rete neurale, è fondamentale comprendere la dinamica dei processi interni e il ruolo dei singoli strati intermedi, poiché sono interconnessi. Ecco alcuni errori comuni che potresti incontrare:
- espressioni errate per gli aggiornamenti del gradiente;
- aggiornamenti dei pesi non applicati;
- gradienti che scompaiono o esplodono (exploding gradients).
Se i valori del gradiente sono nulli, ciò significa che il tasso di apprendimento nell'ottimizzatore è troppo basso, oppure che ti sei imbattuto in un'espressione non corretta per l'aggiornamento del gradiente.
Inoltre, è importante monitorare i valori delle funzioni di attivazione, dei pesi e degli aggiornamenti di ciascuno degli strati. Ad esempio, l'ammontare degli aggiornamenti dei parametri (pesi e bias) .
Esiste un fenomeno noto come “Dying ReLU” o , quando i neuroni ReLU producono zero dopo aver appreso un grande valore negativo (bias) per i loro pesi. Questi neuroni non si attiveranno mai più in nessuna istanza di dati.
Puoi utilizzare il controllo del gradiente per identificare questi errori approssimando il gradiente con un approccio numerico. Se è vicino ai gradienti calcolati, la retropropagazione è stata implementata correttamente. Per creare un controllo del gradiente, consulta queste fantastiche risorse di CS231 e , così come il di Andrew Ng su questo tema.
indica tre principali metodi per visualizzare le reti neurali:
- Preliminari — metodi semplici che ci mostrano la struttura generale del modello addestrato. Questi includono l'output delle forme o dei filtri dei singoli strati della rete neurale e dei parametri in ciascun strato.
- Basati sull'attivazione. Qui decifriamo le attivazioni di singoli neuroni o di gruppi di neuroni per comprendere le loro funzioni.
- Basati sui gradienti. Questi metodi tendono a manipolare i gradienti generati durante il forward e backward pass nell'addestramento del modello (includendo le mappe di importanza e le mappe di attivazione della classe).
Ci sono diversi strumenti utili per la visualizzazione delle attivazioni e delle connessioni dei singoli strati, come e .
Diagnostica dei parametri
Le reti neurali hanno una miriade di parametri che interagiscono tra loro, rendendo l'ottimizzazione complessa. Questo settore è oggetto di attive ricerche da parte degli specialisti, quindi le proposte qui sotto devono essere considerate solo come suggerimenti, punti di partenza da cui partire.
Dimensione del pacchetto (batch size) — è necessario che la dimensione del batch sia abbastanza grande per ottenere stime precise del gradiente dell'errore, ma abbastanza piccola affinché il discesa del gradiente stocastico (SGD) possa ordinare la vostra rete. Dimensioni di batch troppo piccole porteranno a una rapida convergenza a causa del rumore nel processo di apprendimento e successivamente a difficoltà di ottimizzazione. Maggiori dettagli possono essere trovati .
Velocità di apprendimento — troppo bassa porterà a una lenta convergenza o al rischio di rimanere bloccati in minimi locali. Al contrario, una velocità di apprendimento alta causerà la divergenza dell'ottimizzazione, poiché si rischia di "saltare" attraverso una parte profonda ma stretta della funzione di perdita. Provate a utilizzare la pianificazione della velocità per ridurla durante l'apprendimento della rete neurale. Nel corso CS231n .
Clipping del gradiente — taglio dei gradienti dei parametri durante il backpropagation a un valore massimo o norma limite. Utile per affrontare problemi con qualsiasi gradiente esplosivo che potresti incontrare nel terzo punto.
Normalizzazione batch — utilizzata per normalizzare i dati di input di ciascun strato, risolvendo così il problema dello spostamento covariante interno. Se utilizzi Dropout e Batch Normalization insieme, .
Discesa del gradiente stocastica (SGD) — esistono diverse varianti di SGD che utilizzano il momento, tassi di apprendimento adattivi e il metodo di Nesterov. Nessuna di esse ha un chiaro vantaggio in termini di efficienza dell'apprendimento o generalizzazione ().
Regolarizzazione — è fondamentale per costruire un modello generalizzabile, poiché aggiunge una penalità per la complessità del modello o per i valori estremi dei parametri. È un modo per ridurre la varianza del modello senza aumentare significativamente il suo bias. Maggiori .
Per valutare tutto da soli, è necessario disattivare la regolarizzazione e controllare il gradiente della perdita dei dati in modo autonomo.
Dropping è un altro metodo per ordinare la rete al fine di prevenire sovraccarichi. Durante l'addestramento, il dropping avviene mantenendo l'attività di un neurone con una certa probabilità p (iperparametro) o impostandolo a zero in caso contrario. Di conseguenza, la rete deve utilizzare un diverso sottoinsieme di parametri per ciascun lotto di addestramento, riducendo così le modifiche a determinati parametri che diventano dominanti.
Importante: se utilizzi sia il dropping che la normalizzazione batch, fai attenzione all'ordine di queste operazioni o persino alla loro combinazione. Tutto ciò è ancora oggetto di attivo dibattito e integrazione. Ecco due discussioni importanti su questo tema e .
Controllo del lavoro
Si tratta di documentare i processi di lavoro e gli esperimenti. Se non si documenta nulla, è facile dimenticare, ad esempio, quale sia la velocità di apprendimento utilizzata o i pesi delle classi. Grazie al monitoraggio, è possibile visualizzare e riprodurre senza problemi esperimenti precedenti. Questo permette di ridurre il numero di esperimenti duplicati.
Tuttavia, la documentazione manuale può diventare un compito complesso in caso di grande volume di lavoro. Qui entrano in gioco strumenti come Comet.ml, che aiutano a registrare automaticamente i set di dati, le modifiche al codice, la cronologia degli esperimenti e i modelli di produzione, inclusi i dettagli chiave sul tuo modello (iperparametri, metriche di performance del modello e informazioni sull'ambiente).
Le reti neurali possono essere molto sensibili a piccole modifiche, il che può portare a un calo delle prestazioni del modello. Monitorare e documentare il lavoro è il primo passo da compiere per standardizzare l'ambiente e la modellazione.
Spero che questo post possa essere un punto di partenza da cui iniziare il debugging della tua rete neurale.
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Fonte: habr.com
