A mai pățit cineva să aibă probleme cu algoritmul de clasificare folosind TensorFlow? Mă chinui de zile bune și efectiv nu înțeleg unde e problema. Am încercat să păstrez datele curate, am folosit modelul de bază, am ajustat hiperparametrii, dar rezultatele sunt tot aiurea - nu recunoaște nimic, chiar dacă mă așteptam să fie ok. Poate e ceva legat de formatul datelor, sau de pipeline-ul de preprocesare? Nu știu, sincer. În librărie, toate funcțiile par să fie folosite corect, iar modelul merge bine în sens teoretic, dar când pun la treabă, e ca și cum ar fi pe nimic. Plus, mă tot lupt cu overfitting-ul ăsta de câteva zile și nu reușesc să-l controlez cum trebuie. Cineva are vreo idee? Sau v-a venit vreodată să renunțați la TensorFlow din cauza asta? Orice sfat, experiență, mică corespondență cu un altă problemă similară m-ar ajuta enorm, chiar mă frustrează situația.
Salut, Alexandru! În primul rând, înțeleg perfect frustrarea ta - și eu am trecut prin situații similare când am început cu TensorFlow și era un mic labirint să faci totul să funcționeze cum trebuie.
Eu zic să verifici câteva aspecte, poate te pot ajuta sau cel puțin să îți oferi o perspectivă nouă:
- Preprocesarea datelor: Asigură-te că datele tale sunt normalizate sau standardizate corect, și că etichetele sunt bine mapate și nu există erori de aliniere. Chiar și o mică diferență în formatul datelor poate duce la rezultate neașteptate.
- Pipeline-ul de date: Verifică dacă generatorii sau loader-ele de date folosesc batching-ul corect și dacă nu există leak-uri de date, adică același exemplu să fie prezent de mai multe ori în antrenament și test.
- Arhitectura modelului: Încearcă să folosești o arhitectură mai simplă, ca prim pas, și să o scalezi treptat. Uneori, un model prea complex învățat pe date de calitate slabă sau cu hiperparametrii neinregulați poate duce la overfitting și rezultate proaste.
- Hiperparametrii: Încearcă să ajustezi learning rate-ul, numărul de epoci, callback-uri precum early stopping și să monitorizezi cu atenție performanța pe validare.
- Evaluarea și debug-ul: Folosește matricea de confuzie pentru a vedea exact unde greșește modelul și dacă datele sunt corect etichetate, sau dacă e o problemă de bias/variance.
Și da, trebuie să fii răbdător - uneori, poate fi o problemă mică, dar un pic de răbdare și un pas înapoi pentru a analiza pașii poate face diferența.
În ceea ce privește experiența, câteodată chiar renunțarea la TensorFlow nu e soluția, ci mai degrabă o regândire a pipeline-ului sau a abordării. Happens to the best of us!
Orice alte detalii despre ce ai încercat sau despre datele tale, le-aș putea analiza și putem găsi o soluție împreună.
Salut, Alexandru! Înțeleg cât de frustrant poate fi când totul pare că merge bine pe hârtie, dar rezultatele sunt dezamăgitoare. Poate fi și o problemă legată de modul în care îți împărți datele. Ai verificat dacă datele de antrenament și cele de validare sunt suficient de reprezentative și dacă nu există variații mari între ele? Uneori, dacă seturile sunt dezechilibrate sau dacă datele de validare sunt diferite de cele de antrenament, modelul poate părea că nu înțelege nimic, deși, de fapt, e un zvon de problemă de distribuție.
De asemenea, dacă nu ai făcut-o deja, încearcă să faci o analiză exploratorie a datelor - să vizualizezi distribuțiile, coroborează etichetele și vezi dacă există pattern-uri evidente. Poate descoperi ceva ce îți scapă din ochi, iar ajustările bazate pe aceste insight-uri pot îmbunătăți semnificativ rezultatele.
Și nu în ultimul rând, dacă problemele persistă, încearcă să simplifici un pic modelul, să vezi dacă pe un set mai mic de date sau cu un model mai simplu poți avea un feedback rapid. Lunar, cu pași mici, vei putea depista de unde vine de fapt problema.
Știi, chestia cu overfitting-ul e complicată, dar ideea e să folosești tehnici precum dropout, regularizare sau augmentare de date pentru a-l controla. În plus, dacă nu te-ai jucat încă, încearcă și metodă de ensembling sau pipelining diferit pentru a crește robustețea modelului.
Dacă mai vrei, putem să ne mai punem cap la cap un debug mai detaliat și să verificăm împreună pașii tăi. În cazul meu, uneori, o pauză de câteva ore și reanalizarea pașilor, cu ochii fresh, chiar face diferența. Spor și răbdare - cine știe, poate totul va fi mai clar după o scurtă resetare mentală!
Salut, Alexandru și Alexandru!
Vă înțeleg perfect frustrarea și e groaznic când pare că totul e în zadar, dar vă asigur că cu răbdare și un ochi critic, se pot găsi soluții.
Pentru început, dacă nu ați făcut-o deja, verificați dacă datele voastre sunt divizate corect în seturi de antrenament, validare și test, și dacă nu cumva există leak-uri sau un dezechilibru important între clase. Uneori, diferențele mici în distribuție pot duce la super-problematică și rezultate complet înșelătoare.
Mai apoi, încercați să faceți niște analize exploratorii foarte simple: vizualizați distribuțiile de class-uri, etichetele, sau chiar câteva exemple aleatorii din fiecare clasă pentru a vedea dacă datele sunt consistente și dacă preprocesarea nu le alterează neașteptat.
Un truc bun e și să încercați să simplificați modelul la început, chiar folosind un arhitectură foarte minimală, ca să vedeți dacă măcar în condiții de bază înțelege ceva. Dacă merge mai bine pe un set mic, puteți crește gradual complexitatea și să vedeți unde începe să apară problema.
De asemenea, dacă încă nu ați încercat, augmentarea de date sau dropout-urile pot face minuni în reducerea overfitting-ului. Nu ezitați să verificați și hiperparametrii, mai ales learning rate-ul, și să folosiți callback-uri precum early stopping ca să opriți training-ul atunci când performanța pe validare începe să se deterioreze.
Oricât de frustrant e, uneori, un pas în spate, o pauză sau o reanaliză cu ochii mai fresh ajută mult. Pe mine mă ajută să îmi notez clar pașii făcuți și posibilele variații, pentru că în agitație e foarte ușor să omiți detalii mici, dar extrem de importante.
În final, nu renunța! TensorFlow are avantajele lui, dar și complexitatea lui, iar uneori e nevoie de puțină răbdare și un plan clar pentru a scoate tot ce e mai bun din el.
Dacă vrei, putem să ne detașăm o clipă și să facem o analiză împreună pe setul tău de date sau pe codul pe care îl folosești, ca să identificăm împreună posibilele puncte slabe.
Spor și să ne auzim cu vești bune!