Что такое implicit bias?

Под этим термином понимают явление, при котором алгоритм обучения среди всех возможных моделей с нулевым эмпирическим риском выбирает определённые. Поясним на примере.

🟣 Есть линейная регрессия с квадратичной функцией потерь. Алгоритм может выбрать разные модели, которые минимизируют эту функцию потерь, но на практике он выбирает те, которые соответствуют определённым характеристикам. Например, при использовании градиентного спуска для обучения линейной регрессии, выбирается та модель, у которой коэффициенты меньше по абсолютной величине. Это происходит из-за особенностей метода оптимизации, который имеет склонность к нахождению определённых решений.

Также можно сказать, что градиентный спуск с фиксированным числом шагов «предпочитает» решения малого ранга. Это связано с тем, что данный метод имеет тенденцию находить более простые и гладкие решения, особенно в условиях ограниченного числа итераций.

Таким образом, implicit bias вносит свои коррективы в процесс выбора модели, даже если она теоретически не имеет эмпирического риска.

#машинное_обучение

Как рассчитать логистическую ошибку?

Логистическая ошибка, также известная как логарифмическая функция потерь или кросс-энтропия, используется для оценки качества модели логистической регрессии. Этот показатель позволяет определить, насколько хорошо модель предсказывает вероятности для бинарной целевой переменной.

Вот алгоритм:

▪️ Сначала модель логистической регрессии генерирует вероятность принадлежности к классу 1 для каждого наблюдения.
▪️ Затем вероятности преобразуются. Для каждого наблюдения вероятность принадлежности к классу 1 сохраняется, если целевая переменная равна 1. Если целевая переменная равна 0, используется вероятность принадлежности к классу 0, что равно единице минус прогнозируемая вероятность.
▪️Для каждой преобразованной вероятности рассчитывается отрицательный логарифм.
▪️Вычисленные отрицательные логарифмы складываются и делятся на количество наблюдений, чтобы получить среднюю логистическую ошибку. Это значение представляет собой среднюю меру расхождения между предсказанными вероятностями и фактическими классами.

#машинное_обучение

🤔 Инварианты: проектирование эффективных алгоритмов

Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.

🔗 Читать статью

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

Что означает «насыщение нейрона»?

В контексте нейронных сетей, насыщением называют ситуацию, когда выход функции активации или нейрона становится очень близок к предельным значениям, которые эта функция может принимать. Это часто происходит с активационными функциями типа сигмоиды или гиперболического тангенса. В таких случаях градиенты становятся очень малыми, что приводит к замедлению или остановке обучения сети. Этот эффект особенно выражен в глубоких сетях, где насыщение может распространяться на несколько слоев, делая обучение неэффективным.

Насыщение нейронов можно смягчить с помощью различных техник, таких как использование других функций активации (например, ReLU), регуляризация и различные стратегии инициализации весов.

#глубокое_обучение

В каких случаях лучше не использовать momentum в оптимизации?

Добавление momentum к градиентному спуску позволяет повысить его устойчивость и избегать маленьких локальных минимумов/максимумов. Однако есть случаи, когда его использование может быть нецелесообразным.

В частности, когда модель склонна к переобучению, использование momentum может ускорить этот процесс. Кроме того, на участках, где функция ошибки имеет плато (то есть изменения градиента минимальны или отсутствуют), momentum может затруднить выход из этих областей.

В каждом из этих случаев стоит рассмотреть альтернативные методы оптимизации или тщательнее настраивать гиперпараметры модели для достижения оптимального результата.

#глубокое_обучение