Рубрика «loss function»

Привет всем, кто выбрал путь ML-самурая!

Введение:

В данной статье рассмотрим метод опорных векторов (англ. SVM, Support Vector Machine) для задачи классификации. Будет представлена основная идея алгоритма, вывод настройки его весов и разобрана простая реализация своими руками. На примере датасета $Iris$ будет продемонстрирована работа написанного алгоритма с линейно разделимыми/неразделимыми данными в пространстве $R^2$ и визуализация обучения/прогноза. Дополнительно будут озвучены плюсы и минусы алгоритма, его модификации.

image
Рисунок 1. Фото цветка ириса из открытых источников

Читать полностью »

TL;DR

  1. В глубоких нейронных сетях основным препятствием для обучения являются седловые точки, а не локальные минимумы, как считалось ранее.
  2. Большинство локальных минимумов целевой функции сконцентрированы в сравнительно небольшом подпространстве весов. Соответствующие этим минимумам сети дают примерно одинаковый loss на тестовом датасете.
  3. Сложность ландшафта увеличивается по приближении к глобальному минимуму. Почти во всём объёме пространства весов подавляющая часть седловых точек имеет большое количество направлений, по которым из них можно сбежать. Чем ближе к центру кластера минимумов, тем меньше «направлений побега» у встреченных на пути седловых точек.
  4. Всё ещё неясно, как найти в подпространстве минимумов глобальный экстремум. Похоже, что это очень сложно; и не факт, что типичный глобальный минимум намного лучше типичного локального.
  5. В сгустке минимумов существуют особые кривые, соединяющие локальные минимумы. Функция потерь на этих кривых принимает лишь чуть большие значения, чем в самих минимумах.
  6. Некоторые исследователи считают, что широкие минимумы (с большим радиусом «ямы» вокруг) лучше узких. Но есть и немало учёных, которые полагают, что связь ширины минимума с обобщающей способностью сети очень слаба.
  7. Skip connections делают ландшафт более дружелюбным для градиентного спуска. Похоже, что вообще нет причин не использовать residual learning.
  8. Чем шире слои в сети и чем их меньше (до определённого предела), тем глаже ландшафт целевой функции. Увы, чем более избыточна параметризация сети, тем больше нейросеть подвержена переобучению.

Всё, листайте дальше. Я даже КДПВ ставить не буду.
Читать полностью »

Открытый курс машинного обучения. Тема 10. Градиентный бустинг. Часть 1 - 1

Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал.

Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. Наша задача — основательно разобраться в бустинге, поэтому статья разбита на 2 части: сегодня мы разберем основную теорию алгоритма, а через 2 недели — практику.

О том, откуда у бустинга растут корни и что на самом деле творится под капотом алгоритма — в нашем красочном путешествии в мир бустинга под катом. Рванули!

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js