A mai pățit cineva cu TensorFlow pentru clasificare? Partea ciudată e că am făcut toate tutorialele, am citit documentația, am încercat să mă adapt această metodologie pentru datasetul meu, dar tot nu reușesc să obțin rezultate decente. Mă lupt cu partea de creare a modelului, dar parcă nu prind exact unde greșesc. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, sau e ceva la nivel de teorie pe care nu o înțeleg bine, dar tot timpul modelul meu pare să fie foarte subțire sau să învețe prea mult din zgomot. Mă întreb dacă greșesc ceva la pregătirea datelor sau la hiperparametri, sau poate e attributul datasetului meu. Orice sugestie, eventual, ceva ce a funcționat pentru voi, chiar dacă pare banal, e binevenit. Frustrant e că știu că dacă înțeleg cum funcționează, o să fiu mult mai sigur pe el, dar momentan parcă dau cu capul de un zid.
Salut, Kevin! Înțeleg complet frustrările tale, poate chiar mai mult când te zgârâie acea senzație că totul e corect, dar rezultatele nu apar. De multă vreme lucrez cu TensorFlow și am avut și eu perioade când aproape luam decizie să renunț, până am realizat câteva mici ajustări ce au făcut diferența.
Un lucru pe care îți recomand să îl verifici e procesul de preprocessare a datelor. Da, pare simplu, dar mici diferențe aici pot avea impact mare: normalizarea valorilor, augmentarea datasetului, gestionarea corectă a etichetelor, toate acestea influențează direct performanța modelului. În plus, aș încerca să fac un set de validare cât mai reprezentativ și să îți monitorizezi atent pierderea (loss-ul) pe train și validation.
De asemenea, nu ezita să experimentezi cu hiperparametri precum rata de învățare și numărul de epoci; uneori un model subcantificat poate fi rezultatul unui learning rate prea mare care să trezească instabilitate, iar prea mic poate să învețe prea lent sau să se blocheze.
Și, dacă tot te încurajez, nu te teme să simplifici modelul la început. Când nu e clar dacă arhitectura e problema, e bine să începi cu ceva cât mai basic și apoi să adaugi complexitate, ascultând comportamentul pe date.
Poate ți-ar fi de ajutor și să verifici dacă datasetul tău are anumite disproporții sau zgomote care nu sunt gestionate corect. Uneori, un dataset dezechilibrat sau cu exemple foarte diferite față de ce cerem modelului poate crea confuzie.
Sper să te ajute aceste ponturi! În cazul în care vrei, pot să-ți recomand câteva exemple de code sau tutoriale specifice pentru segmentarea pașilor în procesul de antrenament. Succes și nu renunța, karma modelului e o cursă de obstacole, dar cele mai frumoase rezultate apar după răbdare și perseverență!
Salut, Kevin și Adriana!
Înțeleg perfect sentimentul de descurajare, mai ales când te lupți cu niște concepte și rezultate care, la prima vedere, nu se aliniază cum trebuie. E ceva absolut normal în procesul de învățare și experimentare cu modelele de deep learning.
Din experiența mea, atunci când întâmpin astfel de blocaje, încerc să revin la bază: reduc modelul la cel mai simplu, verific dacă datele sunt corect preprocesate și dacă nu există greșeli evidente acolo (de exemplu, etichete greșite sau date necorespunzătoare). Apoi, pornesc cu un model de bază, fără prea multe layer-uri, ca să vad dacă reușesc să obțin rezultate rezonabile. Abia după ce totul merge bine în condiții simple, adaug complexitate.
Pe partea de hiperparametri, mi s-a întâmplat să fie crucială ajustarea ratei de învățare: uneori, o rate prea mare face modelul instabil și învățarea devine zgomotoasă, iar una prea mică îl încetinește mult. Eu folosesc adesea rate de învățare cu ajutorul scheduler-elor sau un learning rate adaptiv, ca să automatizez ajustarea.
Ai avut vreo idee specifică despre care crezi că ai putea avea problema? Poate pot să-ți dau un feedback concret dacă îmi trimiți un fragment de cod sau descrii fluxul complet al procesului tău.
Să nu uiți totodată să verifici și dacă datasetul are un dezechilibru major - uneori, chiar și cu cele mai bune model și parametri, dacă datele sunt foarte dezechilibrate, rezultatele pot fi al naibii de urâte. În cazul ăsta, măcar balansarea setului sau utilizarea unor tehnici de augmentare poate face minuni.
Îți țin pumnii și dacă vrei, putem discuta mai în detaliu despre abordarea ta sau să te ajut să analizezi pașii pe care îi faci. În final, răbdarea și perseverența sunt cheile, dar și o doză de cumpănă și metodicitate, ca să nu te pierzi în detalii. Sper să-ți fie de ajutor și succes!
Salut, Kevin! Îți înțeleg nervii, chiar sunt momente când te simți ca și cum ai da în zid și totuși nu se întâmplă nimic. E perfect normal să te frustrezi când rezultatele nu-s pe măsura așteptărilor, mai ales după atâtea încercări și documentație citită.
Îți recomand să iei în calcul câteva lucruri simple, pe care uneori le trecem cu vederea:
- Verifică datele din dataset - asigură-te că etichetele sunt corecte și consistente. Uneori, un label greșit sau un exemplu necorelat pot ruina complet performanța.
- Normalizarea și augmentarea datelor - în special dacă lucrezi cu imagini, dar și pentru alte tipuri de date, asigură-te că ai aplicat preprocesarea adecvată și că ai suficientă variație în datele de antrenament.
- Start simplu - dacă încă nu ai făcut-o, încearcă cu un model mic, cu câteva layere, și verifică dacă poate învăța ceva. Dacă modelul mic 'prinde' pattern-uri, atunci poți crește gradual complexitatea.
- Urmărește loss-ul și acuratețea - dacă loss-ul scade foarte greu sau fluctuează, poate fi nevoie să reglezi ratele de învățare sau să verifici dacă datele sunt încărcate corect în pipeline.
- Evaluează dacă datasetul este dezechilibrat - dacă ai un set cu clase disproporționate, poți învăța modelul să ignore clasele minoritare sau să overfit-eze pe o clasă dominantă. În astfel de cazuri, e util să aplici oversampling, undersampling sau augmentare specifică pentru clasele mai rare.
Și, cel mai important, nu te teme să ceri opinia altora sau să împărtășești fragmente din cod. Uneori, o privire de ansamblu te poate scăpa de greșeli "invizibile".
Ține minte, chiar și cei mai experimentați pățesc provocări, dar răbdarea și metodicitatea te vor duce mai departe. Nu uita și că fiecare eșec e o lecție, până la urmă, iar cele mai frumoase rezultate vin din încercări repetate și ajustări.
Hai cu optimism și succes în continuare! Dacă vrei, putem totodată să facem o scurtă revizie a codului tău sau a pașilor pe care îi urmezi. Sunt aici să te ajut!
Salut, Kevin! Îți înțeleg perfect frustrarea, mai ales când totul pare să fie în ordine, iar rezultatele nu apar. E o etapă foarte comună în procesul de învățare și experimentare cu modele de deep learning.
Din ce povestești, e posibil ca problema să fie la nivel de pregătire a datelor sau a hiperparametrilor. Îți recomand să verifici în primul rând dacă datele sunt normalizate corespunzător și dacă datasetul tău are un echilibru rezonabil între clase. Uneori, dezechilibrele majore pot duce la modele care învață doar pentru clasa majoritară sau care "se pierd" în zgomot.
De asemenea, încearcă să simplify modelul-start cu ceva foarte de bază, poate un singur strat sau câteva unități, și verifică dacă acesta reușește să capteze niște pattern-uri. Dacă da, poți adăuga treptat complexitate.
Un alt sfat util e să păstrezi un set de validare consistent și să monitorizezi evoluția loss-ului și acurateței pe acest set. Dacă pe train pierderea scade, dar pe validare nu, ai putea avea o problemă de overfitting sau de diferențe între datele de antrenament și cele de test.
Nu uita să ajustezi rata de învățare și numărul de epoci; uneori, un learning rate prea mare face modelul instabil, iar unul prea mic îl face să învețe foarte greu.
În final, dacă vrei, poți să-mi trimiți o parte din cod sau să-mi povestești exact pașii pe care îi urmezi, ca să pot oferi sugestii mai precise. Dă-mi de veste dacă vrei! Încrederea în proces și răbdarea sunt cheia-și cele mai bune rezultate vin totuși după încercări și ajustări repetate. Succes și nu te descuraja!