Ottimizzare le prestazioni del Deep Learning

L’era del deep learning ha portato a notevoli avanzamenti nelle capacità delle reti neurali per risolvere compiti complessi. Tuttavia, la scalabilità e l’efficienza delle prestazioni dei modelli di deep learning possono ancora rappresentare una sfida significativa. Per raggiungere risultati migliori e massimizzare l’efficacia delle reti neurali, è essenziale utilizzare metodi e tecniche che ottimizzino le prestazioni del deep learning.

In questo articolo, esploreremo diverse strategie per migliorare le prestazioni del deep learning in quattro sezioni chiave. La prima sezione si concentrerà su come migliorare le prestazioni utilizzando i dati, sfruttando le opportunità offerte dalla raccolta, dalla preparazione e dall’arricchimento dei dati. Successivamente, esamineremo come gli algoritmi possono essere ottimizzati per ottenere prestazioni migliori, includendo tecniche come la regolarizzazione e la normalizzazione dei dati.

Nella terza sezione, ci immergeremo nella messa a punto degli algoritmi, discutendo l’importanza della scelta corretta degli iperparametri e delle tecniche di ricerca degli iperparametri ottimali. Infine, esploreremo come gli ensemble di modelli possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni del deep learning, combinando le previsioni di più modelli per ottenere risultati più accurati e stabili.

Attraverso queste quattro sezioni, scopriremo approcci pratici e consigli utili per ottimizzare le prestazioni del deep learning. Implementare queste strategie può portare a modelli più efficienti, tempi di addestramento più brevi e risultati predittivi più accurati. Sia che tu sia un ricercatore, uno sviluppatore o un appassionato di machine learning, questa guida ti fornirà le basi per migliorare l’efficacia dei tuoi modelli di deep learning.

Migliorare le prestazioni del deep learning con i dati

Puoi ottenere grandi risultati con modifiche ai tuoi dati di training e definendo il problema in un modo differente. Forse anche i risultati più significativi.

Il deep learning rappresenta un campo in rapida crescita che offre un enorme potenziale per affrontare problemi complessi. Tuttavia, migliorare le prestazioni dei modelli di deep learning richiede un approccio oculato e strategie mirate. In questo articolo, esploreremo quattro strategie chiave per ottimizzare le prestazioni del deep learning, consentendoti di ottenere risultati migliori e massimizzare l’efficienza dei tuoi modelli.

1. Ottenere più dati: La qualità dei modelli di deep learning dipende in gran parte dalla qualità dei dati di addestramento utilizzati. È fondamentale cercare di ottenere il miglior set di dati possibile per il problema che stai affrontando. Inoltre, l’aumento della quantità di dati può portare a significativi miglioramenti delle prestazioni, poiché il deep learning tende a beneficiare di un’ampia quantità di dati per apprendere modelli complessi.
2. Genera più dati: Se ottenere ulteriori dati di addestramento non è fattibile, puoi sfruttare la tecnica della “data augmentation” o generazione di dati. Questo approccio prevede la creazione di versioni modificate casualmente dei dati esistenti. Ad esempio, per dati rappresentati da vettori numerici, puoi creare versioni leggermente modificate dei vettori esistenti. Per le immagini, puoi applicare trasformazioni casuali come spostamenti e rotazioni. Questo aumenta la generalizzazione del modello rispetto alle trasformazioni simili che potrebbe incontrare nei nuovi dati.
3. Ridimensionare i dati: Una semplice e veloce strategia consiste nel ridimensionare i dati alle estremità delle funzioni di attivazione utilizzate nel tuo modello. Ad esempio, se utilizzi funzioni di attivazione sigmoidali, ridimensiona i dati tra 0 e 1. Se usi la funzione tangente iperbolica (tanh), ridimensiona i dati tra -1 e 1. Inoltre, puoi creare diverse versioni del tuo set di dati di addestramento normalizzandole, ridimensionandole o standardizzandole e valutare le prestazioni del modello su ciascuna versione per scegliere la migliore.
4. Trasformare i dati: La trasformazione dei dati può consentire di mettere in evidenza la struttura nascosta all’interno dei dati. Puoi utilizzare trasformazioni come la correzione della skewness con il metodo Box-Cox, la trasformazione logaritmica per dati distribuiti in modo esponenziale o l’elevazione al quadrato per enfatizzare determinate caratteristiche. Puoi anche esplorare l’applicazione di tecniche di riduzione della dimensionalità come l’analisi delle componenti principali (PCA) o l’aggregazione di attributi per creare nuove variabili informative.
5. Selezione delle caratteristiche: Le reti neurali tendono a essere robuste rispetto ai dati non correlati e possono ignorare attributi non predittivi. Tuttavia, eliminare gli attributi non rilevanti può portare a diversi vantaggi. Innanzitutto, semplifica il modello riducendo la complessità e migliorando le prestazioni computazionali. In secondo luogo, può migliorare la comprensione del problema, consentendo di identificare meglio quali caratteristiche sono effettivamente significative per la previsione. Inoltre, la selezione delle caratteristiche può contribuire a evitare il problema dell’overfitting, in cui il modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento, compromettendo le sue capacità di generalizzazione. Esistono diversi metodi per la selezione delle caratteristiche, tra cui tecniche statistiche, algoritmi di apprendimento automatico e approcci basati sulla teoria dell’informazione. Questi metodi possono essere utilizzati per identificare le caratteristiche più informative e scartare quelle meno rilevanti. Tuttavia, è importante valutare attentamente l’impatto della selezione delle caratteristiche sulle prestazioni del modello. A volte, la rimozione di caratteristiche potrebbe portare a una perdita di informazioni importanti per le previsioni. Pertanto, è consigliabile eseguire una valutazione accurata delle prestazioni del modello sia con tutte le caratteristiche disponibili che con il sottoinsieme selezionato, al fine di determinare se la selezione delle caratteristiche migliora effettivamente le prestazioni complessive del modello.
6. Riformulare il problema: Riformulare il problema per ottimizzare i modelli di deep learning richiede una combinazione di esperienza, conoscenza del dominio e sperimentazione. È importante adattare il processo di riformulazione in base alle caratteristiche specifiche del problema e valutare attentamente le prestazioni del modello mediante test accurati. Un modo utile per riformulare il problema è quello di “allontanarsi dal problema”. Ciò significa considerare se le osservazioni raccolte fino a quel momento sono l’unico modo per formulare il problema. Potrebbero esserci altre prospettive o formulazioni del problema che riescono a mettere in evidenza meglio la struttura del problema per l’apprendimento automatico. Questo esercizio è utile perché ti costringe ad aprire la mente. Può essere difficile, specialmente se sei già investito (sia emotivamente che finanziariamente) nell’approccio attuale. Anche se elenchi solo 3-5 possibili formulazioni alternative e le scarti, stai comunque costruendo fiducia nell’approccio scelto. Ad esempio, potresti considerare l’incorporazione di elementi temporali in una finestra o in un metodo che permetta i passaggi temporali. Potresti trasformare il tuo problema di classificazione in un problema di regressione, o viceversa. Potresti convertire la tua uscita binaria in una uscita softmax. Potresti anche considerare di modellare un sotto-problema anziché affrontare direttamente l’intero problema. È una buona idea pensare al problema e alle sue possibili formulazioni prima di iniziare a lavorare con gli strumenti, perché in questo modo sei meno legato alle soluzioni preesistenti. Tuttavia, se sei bloccato, questo semplice esercizio può generare molte idee. Inoltre, non è necessario scartare tutto il lavoro precedente. Successivamente, puoi esplorare anche l’utilizzo di ensemble, come verrà discusso in seguito, per combinare diverse soluzioni e ottenere risultati migliori.

Migliorare le prestazioni con gli algoritmi

L’apprendimento automatico riguarda gli algoritmi.

Tutta la teoria e la matematica descrivono diversi approcci per apprendere un processo decisionale dai dati (se ci limitiamo alla modellazione predittiva).

Avete scelto il deep learning per il vostro problema. È davvero la tecnica migliore che potevate scegliere?

In questa sezione, tratteremo solo alcune idee sulla selezione degli algoritmi prima di immergerci nelle specifiche per ottenere il massimo dal metodo di deep learning scelto.

Selezionare gli algoritmi appropriati per risolvere un problema di machine learning può essere una sfida. Non c’è un unico algoritmo che risulti il migliore per tutti i casi, e spesso non si può sapere in anticipo quale metodo otterrà le migliori prestazioni. Tuttavia, è possibile raccogliere evidenze per valutare se l’algoritmo scelto sia una buona opzione.

Per evitare di rimanere vincolati a un’unica scelta, è consigliabile esplorare diverse alternative. Effettuare un “spot-check” (una valutazione rapida) di una serie di algoritmi popolari può essere un approccio valido. Inizia valutando metodi lineari come la regressione logistica e l’analisi discriminante lineare. Successivamente, considera metodi basati su alberi come CART, Random Forest e Gradient Boosting. Prosegui esaminando metodi di istanze come SVM e kNN. Infine, valuta anche altri metodi basati su reti neurali come LVQ, MLP, CNN, LSTM e le loro varianti ibride.

1. Algoritmi di Valutazione Rapida: Durante questa fase di valutazione, confronta i risultati ottenuti con il tuo metodo di deep learning scelto. Come si collocano gli altri algoritmi rispetto ad esso? È possibile che un metodo più semplice e veloce da addestrare, magari anche più comprensibile, possa ottenere prestazioni comparabili o addirittura superiori. Una volta identificati i migliori performer tra gli algoritmi valutati, dedicati a migliorarli ulteriormente attraverso un’ulteriore messa a punto dei parametri o una preparazione adeguata dei dati. Questo approccio ti consentirà di ottenere un’idea chiara delle capacità dei diversi algoritmi e di prendere una decisione informata sul quale utilizzare. Ricorda, il processo di selezione degli algoritmi è un’attività iterativa e soggetta a esperimenti. Non esitare a esplorare e confrontare diverse opzioni per trovare il metodo più adatto al tuo specifico dataset e obiettivo.
2. Approfittare della letteratura scientifica: Un ottimo shortcut per selezionare un buon metodo consiste nel “rubare” idee dalla letteratura scientifica. Chi altro ha lavorato su un problema simile al tuo e quali metodi hanno utilizzato? Consulta articoli scientifici, libri, post di blog, siti di domande e risposte, tutorial e tutto ciò che Google (per esempio su Google Scholar trovi molti paper) ti offre. Annota tutte le idee e segui un percorso per esplorarle una per una. Non si tratta di replicare la ricerca altrui, ma di scoprire nuove idee che potrebbero offrirti un miglioramento delle prestazioni che non avevi considerato. La ricerca pubblicata è altamente ottimizzata. Questa strategia ti permette di scoprire idee innovative e non ancora pensate, che potrebbero darti un vantaggio prestazionale significativo.
3. Ottimizzazione delle stime delle prestazioni dei modelli mediante campionamento: È fondamentale conoscere l’efficacia dei tuoi modelli. Puoi considerare attendibili le stime delle prestazioni dei tuoi modelli? I metodi di deep learning richiedono molto tempo per essere addestrati. Ciò spesso implica che non possiamo utilizzare metodi di valutazione di alto livello, come la cross-validazione con k-fold, per stimare le prestazioni del modello. Forse stai utilizzando una semplice divisione tra set di addestramento e test, il che è molto comune. In tal caso, è necessario garantire che la suddivisione sia rappresentativa del problema. Le statistiche univariate e la visualizzazione sono un buon punto di partenza. Forse puoi sfruttare le risorse hardware per migliorare le stime. Ad esempio, se disponi di un cluster o di un account Amazon Web Services, puoi addestrare n modelli in parallelo e quindi calcolare la media e la deviazione standard dei risultati per ottenere una stima più robusta. Forse puoi utilizzare un set di validazione separato per ottenere un’idea delle prestazioni del modello durante l’addestramento (utile per l’arresto anticipato, vedremo dopo). Forse puoi riservare un set di validazione completamente “cieco” da utilizzare solo dopo aver effettuato la selezione del modello. Andando nella direzione opposta, forse puoi ridurre le dimensioni del dataset e utilizzare metodi di campionamento più intensivi. Potresti notare una forte correlazione tra le prestazioni del modello addestrato su un campione del dataset di addestramento e quello addestrato sull’intero dataset. Forse puoi eseguire la selezione e il tuning del modello utilizzando il dataset più piccolo, per poi scalare la tecnica finale sull’intero dataset alla fine. Forse puoi comunque vincolare il dataset, prendere un campione e utilizzarlo per lo sviluppo di tutti i modelli. Devi avere piena fiducia nelle stime delle prestazioni dei tuoi modelli. Il modo in cui stimi le prestazioni del modello influisce sulla tua capacità di valutare la sua efficienza e di fare scelte informate durante lo sviluppo. Esplora le varie opzioni di campionamento e valutazione per ottenere stime affidabili che ti permettano di valutare correttamente le prestazioni dei tuoi modelli. Sii curioso e aperto all’apprendimento continuo. Combina le tue conoscenze con quelle degli altri per creare una solida base di riferimento e scoprire nuove prospettive nel risolvere il tuo problema specifico.

Migliora le prestazioni deep learning tramite l’ottimizzazione degli algoritmi

Quando si tratta di ottenere il massimo dalle tue reti neurali, l’ottimizzazione degli algoritmi è fondamentale. Ecco alcune idee su come ottimizzare gli algoritmi delle tue reti neurali per ottenere risultati migliori.

1. Diagnostica: Per migliorare le prestazioni del modello, è importante capire perché la performance non migliora più. Il tuo modello sta sovradattando o sottoadattando? Mantieni sempre presente questa domanda. Il tuo modello si troverà in uno dei due casi, anche se in misura variabile. Un modo rapido per ottenere una visione del comportamento di apprendimento del tuo modello è valutarlo sia sul set di addestramento che su un set di validazione ad ogni epoca e rappresentare i risultati graficamente. Se l’addestramento è molto migliore rispetto al set di validazione, probabilmente stai sovradattando il modello e puoi utilizzare tecniche come la regolarizzazione. Se sia l’addestramento che la validazione presentano una bassa performance, probabilmente stai sottoadattando e potresti aumentare la capacità della rete e addestrare per un periodo più lungo. Se si verifica un punto di flessione in cui l’addestramento supera la validazione, potresti utilizzare la tecnica dell’early stopping. Crea spesso questi grafici e studiali per ottenere informazioni sulle diverse tecniche che puoi utilizzare per migliorare le prestazioni. Questi grafici potrebbero essere le diagnostiche più utili che puoi ottenere. Un’altra diagnostica utile è analizzare gli errori commessi dal modello, osservando gli esempi che il modello ha classificato correttamente e quelli che ha classificato erroneamente. Ciò può suggerirti nuove idee da provare, ad esempio, aumentare il numero di esempi difficili da addestrare o rimuovere campioni di addestramento che sono facili da modellare. Potresti anche considerare l’utilizzo di modelli specializzati che si concentrano su diverse regioni chiare dello spazio di input.
2. Inizializzazione dei pesi: Solitamente, si inizializzano i pesi con numeri casuali piccoli. In pratica, questa potrebbe essere ancora una buona pratica. Tuttavia, potrebbe non essere la migliore per la tua rete. Esistono euristiche per diverse funzioni di attivazione, ma in pratica non ho riscontrato molte differenze significative. Prova ogni schema di inizializzazione tenendo costante la tua rete e vedi quale metodo funziona meglio. Prova il pre-addestramento con un metodo non supervisionato come un autoencoder. Prova a prendere un modello esistente e addestrarlo con un nuovo livello di input e output per il tuo problema (trasferimento di apprendimento). Ricorda che il cambio del metodo di inizializzazione dei pesi è strettamente legato alla funzione di attivazione e persino alla funzione di ottimizzazione.
3. Learning Rate (Tasso di apprendimento): Il tasso di apprendimento è un iperparametro critico che controlla l’entità dell’aggiornamento dei pesi durante il processo di addestramento della rete neurale. Determina quanto velocemente o lentamente il modello convergerà verso i valori ottimali dei pesi. Ecco alcune idee da esplorare per regolare il tasso di apprendimento: – Sperimenta con tassi di apprendimento molto grandi e molto piccoli: Inizia provando un tasso di apprendimento alto e osserva se il modello convergerà rapidamente. Successivamente, prova un tasso di apprendimento molto basso per verificare se migliora la stabilità e la precisione del modello. Trovare il giusto equilibrio tra tasso di apprendimento e convergenza è un processo di prova ed errore. – Esegui una ricerca a griglia dei valori di tasso di apprendimento: Puoi definire un insieme di valori di tasso di apprendimento (ad esempio, 0.1, 0.01, 0.001) e addestrare il modello con ciascuno di essi. Valuta le prestazioni del modello per ogni valore di tasso di apprendimento e identifica quale valore offre le migliori prestazioni. La ricerca a griglia può richiedere tempo, ma ti permette di esplorare in modo sistematico le diverse opzioni. – Utilizza un tasso di apprendimento che diminuisce nel tempo: Un’altra strategia comune è utilizzare un tasso di apprendimento che diminuisce man mano che l’addestramento procede. Ad esempio, puoi iniziare con un tasso di apprendimento alto e ridurlo gradualmente dopo un certo numero di epoche o in base a una condizione specifica. Ciò consente al modello di fare aggiornamenti più grandi all’inizio e aggiornamenti più piccoli man mano che si avvicina alla convergenza. – Considera l’uso del momento (momentum): Il momento è un concetto aggiuntivo nell’ottimizzazione che consente di accelerare la convergenza. Aggiungendo un termine di momento, il modello accumula “inerzia” e continua a muoversi nella direzione corretta anche quando il gradiente cambia direzione. Puoi sperimentare diversi valori di momento insieme al tasso di apprendimento per ottenere una combinazione efficace. È importante notare che la scelta del tasso di apprendimento dipende dal problema specifico, dalla complessità del modello e dalla quantità di dati di addestramento disponibili. Non esiste un tasso di apprendimento universale che funzioni bene per tutti i casi. Pertanto, sperimenta con diversi valori e valuta le prestazioni del tuo modello per trovare il tasso di apprendimento ottimale. Continuando a esplorare e regolare il tasso di apprendimento, puoi ottimizzare il processo di addestramento e migliorare le prestazioni del tuo modello di rete neurale.
4. Funzioni di attivazione: Probabilmente dovresti utilizzare le funzioni di attivazione rettificate (ReLU). In passato si utilizzavano le funzioni di attivazione sigmoidali e tanh, seguite da softmax, lineari o sigmoidali sullo strato di output. Tuttavia, non raccomando di provare più di queste a meno che tu non sappia cosa stai facendo. Prova tutte e tre le funzioni e ridimensiona i tuoi dati per adattarli ai limiti delle funzioni. Ovviamente, devi scegliere la funzione di trasferimento corretta in base alla forma del tuo output, ma considera di esplorare diverse rappresentazioni. Ad esempio, sostituisci la sigmoidale con una funzione lineare per un problema di regressione, quindi elabora i tuoi output in un secondo momento. Ciò potrebbe richiedere anche una modifica della funzione di perdita in qualcosa di più appropriato. Consulta la sezione sulle trasformazioni dei dati per ulteriori idee in questa direzione.
5. Topologia della rete: Le modifiche alla struttura della tua rete possono dare ottimi risultati. Quanti strati e quanti neuroni sono necessari? Devi scoprire una buona configurazione per il tuo problema. Sperimenta. – Prova un solo strato nascosto con molti neuroni (ampio). – Prova una rete profonda con pochi neuroni per ogni strato (profonda). – Prova le combinazioni di quanto sopra. – Prova architetture provenienti da articoli recenti su problemi simili al tuo. – Prova modelli di topologie (espansione e contrazione) e regole empiriche provenienti da libri e articoli (vedi link di approfondimento qui sotto). È difficile. Le reti più grandi hanno una maggiore capacità rappresentativa, e potresti averne bisogno. Più strati offrono più opportunità per la ricomposizione gerarchica di caratteristiche astratte apprese dai dati. Potresti averne bisogno. Le reti più grandi richiedono più addestramento, sia in epoche che in tasso di apprendimento. Adatta di conseguenza.
6. Batch e Epoche: La dimensione del batch definisce il gradiente e la frequenza con cui vengono aggiornati i pesi. Un’epoca è l’intero set di dati di addestramento esposto alla rete, a lotti. Hai sperimentato diverse dimensioni del batch e il numero di epoche? Come accennato in precedenza, c’è una relazione tra il tasso di apprendimento, la dimensione della rete e le epoche. Le piccole dimensioni del batch con una grande dimensione delle epoche e un gran numero di epoche di addestramento sono comuni nelle implementazioni moderne di deep learning. Prova una dimensione del batch uguale alla dimensione del set di dati di addestramento, a seconda della disponibilità di memoria (apprendimento a batch). Prova una dimensione del batch pari a uno (apprendimento online). Prova una ricerca a griglia di diverse dimensioni del mini-batch (8, 16, 32, …). Prova ad addestrare per poche epoche e per un gran numero di epoche. Considera un numero quasi infinito di epoche e imposta dei punti di controllo per catturare il modello che offre le migliori prestazioni finora, leggi di più su questo punto successivamente. Alcune architetture di rete sono più sensibili di altre alla dimensione del batch. Le perceptron multistrato, ad esempio, tendono ad essere robusti rispetto alla dimensione del batch, mentre le LSTM e le CNN sono più sensibili, ma questo è solo un aneddoto.
7. Regolarizzazione: La regolarizzazione è un ottimo approccio per limitare l’overfitting dei dati di addestramento. La nuova tecnica di regolarizzazione di punta è il dropout, l’hai provata? Il dropout salta casualmente alcuni neuroni durante l’addestramento, costringendo gli altri strati a compensare. Semplice ed efficace. Inizia con il dropout. Fai una ricerca a griglia su diverse percentuali di dropout. Sperimenta il dropout nei livelli di input, nascosti e di output. Ci sono estensioni dell’idea del dropout che puoi anche provare, come il drop connect. Considera anche altre tecniche di regolarizzazione più tradizionali per le reti neurali, come: Decadimento dei pesi per penalizzare i pesi elevati. Vincoli di attivazione per penalizzare le attivazioni elevate. Sperimenta con gli aspetti che possono essere penalizzati e con i diversi tipi di penalità che possono essere applicate (L1, L2, entrambe).
8. Optimization and Loss: Solitamente, l’ottimizzazione di una rete neurale inizia con la discesa del gradiente stocastico (Stochastic Gradient Descent – SGD). Tuttavia, ci sono molti altri algoritmi di ottimizzazione che potresti esplorare per migliorare le prestazioni del tuo modello. Alcuni algoritmi di ottimizzazione popolari includono: ADAM (Adaptive Moment Estimation): Questo algoritmo combina le idee del momento di ordine uno e del momento di ordine due. È noto per la sua velocità di convergenza rapida ed è spesso utilizzato come una scelta predefinita per l’ottimizzazione dei modelli di rete neurale. RMSprop (Root Mean Square Propagation): Questo algoritmo adatta il tasso di apprendimento per ogni parametro in base alla stima della media dei gradienti passati. Ciò consente di attenuare l’impatto dei gradienti di grandi dimensioni e accelerare la convergenza. Esplorare diversi algoritmi di ottimizzazione può essere vantaggioso per trovare quello più adatto al tuo problema specifico. Ogni algoritmo ha i propri iperparametri da regolare, come il tasso di apprendimento, il momento e la regolarizzazione, che potresti esplorare tramite la ricerca a griglia o altri metodi di ottimizzazione iperparametrica. Inoltre, considera che la funzione di perdita (loss function) utilizzata per addestrare il tuo modello potrebbe influenzare le prestazioni complessive. A seconda del tipo di problema che stai affrontando, potresti esplorare diverse funzioni di perdita, come l’errore quadratico medio (Mean Squared Error – MSE) per la regressione o la log loss per la classificazione binaria. La scelta della funzione di perdita corretta può contribuire a migliorare le prestazioni del tuo modello. Esplorando e sperimentando con diverse tecniche di ottimizzazione e funzioni di perdita, puoi ottenere una migliore comprensione di come influenzano le prestazioni del tuo modello e trovare la combinazione ottimale per ottenere risultati migliori.
9. Early Stopping: Puoi interrompere l’apprendimento una volta che le prestazioni iniziano a peggiorare. Questo può risparmiare molto tempo e potrebbe persino consentirti di utilizzare metodi di campionamento più elaborati per valutare le prestazioni del tuo modello. L’early stopping è un tipo di regolarizzazione per limitare l’overfitting dei dati di addestramento e richiede il monitoraggio delle prestazioni del modello sui dati di addestramento e su un set di dati di convalida separato, ad ogni epoca. Una volta che le prestazioni sul set di convalida iniziano a peggiorare, l’addestramento può essere interrotto. Puoi anche impostare dei punti di controllo per salvare il modello quando si verifica questa condizione (misurando la perdita o l’accuratezza), consentendo al modello di continuare l’apprendimento. L’utilizzo dei checkpoint ti permette di utilizzare l’early stopping senza interrompere completamente l’addestramento, fornendoti diversi modelli tra cui scegliere alla fine dell’esecuzione.

Ora che hai una panoramica delle diverse tecniche di ottimizzazione e accordi di un modello di rete neurale, puoi esplorare ulteriormente ciascuna di queste strategie per migliorare le prestazioni del tuo modello. Tuttavia, ricorda che l’ottimizzazione di un algoritmo di rete neurale richiede tempo, pazienza e un approccio sperimentale. È importante testare e confrontare diverse configurazioni e valutare le loro prestazioni sulla base dei tuoi obiettivi specifici.

Migliorare le prestazioni del deep learning con gli ensemble di modelli

Gli ensemble di modelli offrono un modo efficace per combinare le predizioni di più modelli al fine di migliorare le prestazioni complessive.
Dopo aver ottimizzato gli algoritmi, questo è l’ambito successivo in cui concentrarsi per ottenere miglioramenti significativi sulle prestazioni deep learning.
In realtà, spesso è possibile ottenere buone prestazioni combinando le predizioni di diversi modelli “abbastanza buoni” anziché utilizzare modelli altamente ottimizzati (e delicati).
Esploreremo tre aree generali degli ensemble che potresti voler considerare:

1. Combinazione di modelli: Non selezionare un singolo modello, combinali. Se disponi di diversi modelli di deep learning che funzionano bene sul problema, combina le loro predizioni prendendo la media. Più i modelli sono diversi, meglio è. Ad esempio, potresti utilizzare topologie di reti molto diverse o tecniche differenti. La predizione dell’ensemble sarà più robusta se ogni modello è competente, ma in modi diversi. In alternativa, puoi sperimentare la posizione opposta.
   Ogni volta che addestri la rete, inizializzala con pesi diversi in modo che converga verso un insieme diverso di pesi finali. Ripeti questo processo molte volte per creare molte reti, quindi combina le predizioni di queste reti. Le loro predizioni saranno altamente correlate, ma potrebbero darti un piccolo miglioramento per quei pattern più difficili da prevedere.
2. Combinazione di punti di vista: Come sopra, ma addestra ogni rete su una diversa prospettiva o contestualizzazione del tuo problema. Anche in questo caso, l’obiettivo è avere modelli competenti, ma in modi diversi (ad esempio, predizioni non correlate). Puoi basarti sulle diverse tecniche di scaling e trasformazione elencate nella sezione sui dati per trovare idee. Più sono diverse le trasformazioni e le prospettive utilizzate per addestrare i diversi modelli, maggiori saranno le probabilità di migliorare i risultati e quindi le prestazioni deep learning. Iniziare con una semplice media delle predizioni sarebbe un buon punto di partenza.
3. Stacking: Puoi anche imparare come combinare al meglio le predizioni di più modelli. Questo approccio è chiamato stacked generalization o semplicemente stacking. Spesso è possibile ottenere risultati migliori rispetto a una media delle predizioni utilizzando metodi lineari semplici come la regressione regolarizzata, che apprende come pesare le predizioni dei diversi modelli. I risultati di base utilizzano la media delle predizioni dei sottomodelli, ma è possibile migliorare le prestazioni utilizzando pesi appresi per i modelli. Sperimenta con queste tecniche di ensemble per ottenere risultati più robusti e miglioramenti delle prestazioni dei tuoi modelli.

I vantaggi degli ensemble di modelli sono molteplici. Innanzitutto, combinare le predizioni di diversi modelli consente di sfruttare le forze di ciascun modello, compensando eventuali debolezze individuali. Inoltre, gli ensemble possono essere più stabili e generalizzabili rispetto a un singolo modello, poiché riducono la sensibilità ai dati di addestramento e ai parametri di tuning.
L’approccio di combinazione dei modelli offre una soluzione semplice ed efficace. Tuttavia, se desideri esplorare ulteriormente il potenziale degli ensemble, puoi utilizzare il concetto di stacking. Con lo stacking, impari come combinare al meglio le predizioni dei modelli utilizzando metodi di regressione regolarizzata. Questo processo di apprendimento dei pesi delle predizioni dei modelli ti consente di ottenere risultati ancora migliori rispetto alla semplice media delle predizioni.
Ricorda che l’utilizzo di ensemble richiede una selezione o creazione di modelli diversi e competenti. Pertanto, dedicare tempo all’adeguata scelta e diversificazione dei modelli all’interno dell’ensemble può essere fondamentale per ottenere i migliori risultati.
Sperimenta e confronta diversi approcci di ensemble per trovare la combinazione più efficace per il tuo problema specifico. Con una corretta implementazione degli ensemble, puoi migliorare significativamente le prestazioni dei tuoi modelli e ottenere risultati più affidabili e robusti.

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Se vuoi approfondire meglio l’argomento puoi consultare anche queste ottime risorse online:

• Ottimizzazione delle prestazioni del Deep Learning con gli strumenti di profilazione di NVIDIA
• Come migliorare le prestazioni del Deep Learning di Machine Learning Mastery
• 10 passi per costruire e ottimizzare un modello di ML di DEV Community
• I migliori metodi di ottimizzazione nell’apprendimento automatico di Analytics India Magazine