Keras: почему убыток уменьшается, а val

12

Я настроил сетку для поиска группы параметров. Я пытаюсь найти лучшие параметры для нейронной сети Keras, которая выполняет бинарную классификацию. Выходное значение равно 1 или 0. Имеется около 200 функций. Когда я сделал поиск по сетке, я получил несколько моделей и их параметры. Лучшая модель имела следующие параметры:

Epochs           : 20
Batch Size       : 10
First Activation : sigmoid
Learning Rate    : 1
First Init       : uniform

и результаты для этой модели были:

        loss       acc  val_loss   val_acc
1   0.477424  0.768542  0.719960  0.722550
2   0.444588  0.788861  0.708650  0.732130
3   0.435809  0.794336  0.695768  0.732682
4   0.427056  0.798784  0.684516  0.721137
5   0.420828  0.803048  0.703748  0.720707
6   0.418129  0.806206  0.730803  0.723717
7   0.417522  0.805206  0.778434  0.721936
8   0.415197  0.807549  0.802040  0.733849
9   0.412922  0.808865  0.823036  0.731761
10  0.410463  0.810654  0.839087  0.730410
11  0.407369  0.813892  0.831844  0.725252
12  0.404436  0.815760  0.835217  0.723102
13  0.401728  0.816287  0.845178  0.722488
14  0.399623  0.816471  0.842231  0.717514
15  0.395746  0.819498  0.847118  0.719541
16  0.393361  0.820366  0.858291  0.714873
17  0.390947  0.822025  0.850880  0.723348
18  0.388478  0.823341  0.858591  0.721014
19  0.387062  0.822735  0.862971  0.721936
20  0.383744  0.825762  0.880477  0.721322

Так что я перезапустил эту модель с большим количеством эпох (150 из них), и вот результаты, которые я получил. Я не уверен, почему это происходит, это нормально или я что-то не так делаю?

         loss       acc  val_loss   val_acc
1    0.476387  0.769279  0.728492  0.722550
2    0.442604  0.789941  0.701136  0.730472
3    0.431936  0.796915  0.676995  0.723655
4    0.426349  0.800258  0.728562  0.721997
5    0.421143  0.803653  0.739789  0.716900
6    0.416389  0.807575  0.720850  0.711373
7    0.413163  0.809154  0.751340  0.718128
8    0.409013  0.811418  0.780856  0.723409
9    0.405871  0.813576  0.789046  0.719295
10   0.402579  0.815524  0.804526  0.720278
11   0.400152  0.816813  0.811905  0.719541
12   0.400304  0.817261  0.787449  0.713154
13   0.397917  0.817945  0.804222  0.721567
14   0.395266  0.819524  0.801722  0.723348
15   0.393957  0.820156  0.793889  0.719049
16   0.391780  0.821103  0.794179  0.721199
17   0.390206  0.822393  0.806803  0.722611
18   0.388075  0.823604  0.817850  0.723901
19   0.385985  0.824762  0.841883  0.722058
20   0.383762  0.826867  0.857071  0.720830
21   0.381493  0.827947  0.864432  0.718005
22   0.379520  0.829210  0.872835  0.720400
23   0.377488  0.830526  0.879962  0.721383
24   0.375619  0.830736  0.887850  0.723839
25   0.373684  0.832000  0.891267  0.724822
26   0.372023  0.832368  0.891562  0.724638
27   0.370155  0.833184  0.892528  0.724883
28   0.368511  0.834684  0.887061  0.724699
29   0.366522  0.835606  0.883541  0.724883
30   0.364500  0.836422  0.882823  0.724515
31   0.362612  0.836737  0.882611  0.722427
32   0.360742  0.837448  0.884282  0.720769
33   0.359093  0.838738  0.884339  0.719418
34   0.357436  0.839080  0.888006  0.716470
35   0.355723  0.840633  0.892658  0.713830
36   0.354305  0.840764  0.897303  0.710575
37   0.352758  0.841343  0.901147  0.709408
38   0.351414  0.842054  0.899546  0.707934
39   0.349619  0.843370  0.905133  0.704864
40   0.347993  0.844475  0.910400  0.701363
41   0.346402  0.845581  0.915086  0.699337
42   0.345014  0.845818  0.918697  0.697617
43   0.343708  0.846607  0.923413  0.695652
44   0.342335  0.847292  0.930816  0.693441
45   0.340745  0.848081  0.940737  0.689020
46   0.339623  0.848713  0.948633  0.685274
47   0.338846  0.849845  0.952492  0.683923
48   0.337724  0.850134  0.961147  0.683984
49   0.336247  0.850976  0.967792  0.683309
50   0.334444  0.851529  0.984107  0.680238
51   0.333086  0.852029  1.001179  0.678273
52   0.331756  0.853240  1.016130  0.674589
53   0.330738  0.854003  1.024875  0.673606
54   0.329548  0.854030  1.040597  0.670044
55   0.328813  0.855372  1.041871  0.668509
56   0.327120  0.855898  1.050617  0.668755
57   0.325962  0.855819  1.064525  0.666667
58   0.324602  0.856898  1.078078  0.662859
59   0.323560  0.857241  1.085016  0.661938
60   0.322243  0.858662  1.093114  0.661140
61   0.320680  0.858872  1.117269  0.656841
62   0.319267  0.860004  1.138825  0.654815
63   0.318132  0.860636  1.154959  0.653648
64   0.316956  0.861531  1.180216  0.649718
65   0.315543  0.862320  1.198216  0.648428
66   0.314405  0.862610  1.218663  0.647384
67   0.313501  0.863873  1.245123  0.644252
68   0.312513  0.864558  1.262998  0.643147
69   0.311567  0.865347  1.283213  0.641918
70   0.310069  0.866505  1.302089  0.640752
71   0.309087  0.866611  1.318972  0.641857
72   0.307767  0.867321  1.361531  0.638787
73   0.306750  0.866742  1.382162  0.638357
74   0.305760  0.867242  1.378694  0.641611
75   0.305289  0.867769  1.393187  0.642594
76   0.304089  0.868479  1.435852  0.635532
77   0.302472  0.869006  1.435019  0.639892
78   0.301118  0.869400  1.447060  0.639216
79   0.300629  0.870058  1.488730  0.634918
80   0.299364  0.870295  1.488376  0.636576
81   0.298380  0.870822  1.504260  0.634611
82   0.297253  0.871664  1.525655  0.634058
83   0.296760  0.871875  1.538717  0.632891
84   0.295502  0.872585  1.551178  0.633751
85   0.294569  0.872927  1.562323  0.633137
86   0.294780  0.872585  1.555390  0.629944
87   0.293796  0.872743  1.587800  0.627057
88   0.293029  0.873427  1.608010  0.627549
89   0.291822  0.874006  1.626047  0.627303
90   0.290643  0.874533  1.651658  0.626689
91   0.289920  0.875270  1.681202  0.623925
92   0.289661  0.875375  1.683188  0.626505
93   0.288103  0.876323  1.706517  0.625031
94   0.287917  0.876770  1.722031  0.624417
95   0.287020  0.877270  1.743283  0.624478
96   0.286750  0.877639  1.762506  0.624048
97   0.285712  0.877481  1.780433  0.622267
98   0.284635  0.878639  1.789917  0.622206
99   0.283627  0.879191  1.862468  0.616925
100  0.282214  0.879455  1.915643  0.612810
101  0.281749  0.879244  1.881444  0.615205
102  0.281710  0.879639  1.916390  0.614223
103  0.280293  0.880350  1.938470  0.612810
104  0.279233  0.881008  1.979127  0.609187
105  0.279204  0.880297  1.997384  0.606546
106  0.278264  0.881876  2.009851  0.607652
107  0.277511  0.882876  2.038530  0.606116
108  0.277521  0.881771  2.034664  0.604888
109  0.276264  0.882534  2.058179  0.604827
110  0.275230  0.883587  2.078912  0.604274
111  0.275147  0.883034  2.073272  0.603537
112  0.273717  0.883797  2.100150  0.600958
113  0.273372  0.883692  2.114416  0.601634
114  0.272626  0.883692  2.129778  0.601941
115  0.272001  0.883929  2.138462  0.601326
116  0.271344  0.884508  2.148771  0.602923
117  0.270134  0.884692  2.115114  0.604581
118  0.269494  0.885140  2.135719  0.603107
119  0.268803  0.885587  2.162380  0.601695
120  0.268593  0.886219  2.183793  0.599239
121  0.267141  0.886035  2.195810  0.600221
122  0.266565  0.886772  2.192426  0.600528
123  0.265715  0.886561  2.260088  0.596598
124  0.264788  0.887693  2.253029  0.597335
125  0.263643  0.887693  2.289285  0.597028
126  0.263612  0.887956  2.311600  0.596536
127  0.261996  0.888588  2.339754  0.595063
128  0.263069  0.887588  2.364881  0.594449
129  0.261684  0.889272  2.321568  0.596598
130  0.261304  0.889509  2.389324  0.591562
131  0.260336  0.889640  2.403542  0.593098
132  0.259131  0.890272  2.413964  0.592115
133  0.258756  0.890193  2.422454  0.591992
134  0.257794  0.891009  2.454598  0.591255
135  0.257187  0.891009  2.459366  0.590088
136  0.257249  0.891088  2.448625  0.591624
137  0.256344  0.891404  2.495104  0.589167
138  0.255590  0.891720  2.495032  0.589781
139  0.254596  0.892299  2.496050  0.589229
140  0.254308  0.892588  2.510471  0.589536
141  0.253694  0.892509  2.519580  0.589720
142  0.252973  0.893088  2.527464  0.590273
143  0.252714  0.893194  2.553902  0.589106
144  0.252190  0.893720  2.536494  0.590457
145  0.251870  0.893352  2.553102  0.588799
146  0.250437  0.893694  2.565141  0.589597
147  0.250066  0.894141  2.575599  0.588553
148  0.249596  0.894273  2.590722  0.588123
149  0.248569  0.894983  2.596031  0.588676
150  0.248096  0.895273  2.602810  0.588860

— user1367204
источник

Ваш случай странный, потому что ваша потеря проверки никогда не уменьшалась. Ваш уровень обучения подозрительно высок, типичный уровень обучения составляет около 0,001. Какой диапазон скоростей обучения вы использовали при поиске по сетке?

— Хью

1

Я использовал [1.000, 0.100, 0.010, 0.001]

— user1367204

Это может быть немного поздно, но вы уверены, что ваши данные соответствуют вашим ожиданиям? В частности, очень странно, что ваша точность проверки находится в состоянии стагнации, в то время как потери при проверке увеличиваются, потому что эти два значения всегда должны двигаться вместе, например. уменьшение величины потерь должно сочетаться с пропорциональным увеличением точности. Вы можете видеть это в случае потери обучения. По мере того, как потери при обучении уменьшаются, увеличивается и точность. Однако это не относится к имеющимся у вас данным проверки. Поэтому я бы определенно посмотрел, как вы получаете потерю проверки и ac

— matt_m

16

(это может быть дубликатом) Похоже, ваша модель переоснащена, она просто запоминает тренировочные данные. В целом, модель, которая подходит больше, может быть улучшена путем добавления большего количества выбывших или обучения и проверки на большем наборе данных. Объясните больше о данных / особенностях и модели для дальнейших идей.

— photox
источник

3

Это очень своеобразное переоснащение. val_loss никогда не уменьшается, как если бы не было подгонки до того, как началось переоснащение. Вы знаете, что это может объяснить?

— Хью

3

Возможно, ваш обучающий набор данных обладает другими свойствами, чем ваш проверочный набор данных. Это все равно что тренировать сеть, чтобы различать курицу и самолет, но потом вы показываете это яблоко. Чем больше вы тренируете его, тем лучше он отличает кур от самолетов, но также хуже, когда ему показывают яблоко. У меня такая же ситуация, и я подумываю использовать Generative Adversarial Network, чтобы определить, является ли точка данных проверки «чужой» для обучающего набора данных или нет

— Шади
источник

Keras: почему убыток уменьшается, а val_loss увеличивается?