Neural network model을 training 시키고 있는데 모델이 항상 mean value를 predict합니다.
output은 failure time (continuous variable)이고 loss function은 MSE를 쓰고있습니다.
training 할수록 MSE 는 줄어드는데 predict 값이 mean value로 수렴합니다.
다양한 activation function을 이용해보기도 하고 layers 갯수와 node도 충분히 복잡하게 만들어보았는데도 차이가 없네요. learning rate와 다양한 optimizer도 사용해 보았습니다. 데이터 문제일까요?
안녕하세요, @lin23 님!
말씀해주신대로 모델이나 데이터, hyper parameter 등도 살펴봐야 할 것 같지만...
한 번 loss function을 먼저 바꿔보시는건 어떠실련지요?
개인적으로는 Regression 시에 MSE를 loss function으로 썼을 때 비슷한 문제를 겪었는데,
아무래도 페널티가 쎄다보니 가급적 덜 틀리는 방향이 평균 회귀여서 그런게 아닐까 합니다.
값의 분포에 따라 MAE나 MAPE를 한 번 사용해보시는 것은 어떠실련지요?
해보시고 결과가 변하면 알려주세요~ 
안녕하세요, PyTorch에 대한 질문을 주셔서 감사합니다.
질문을 정리해보면, Neural Network 모델을 학습시키는 과정에서 모델이 항상 평균값을 예측하는 문제에 직면하셨다는 것 같습니다. 출력값은 연속적인 실패 시간이고, 손실 함수로는 MSE를 사용하고 있습니다. 학습을 진행할수록 MSE는 줄어들지만, 예측값이 평균값으로 수렴하는 현상이 발생하고 있습니다. 다양한 활성화 함수를 사용해보고, 레이어와 노드의 복잡성을 높여보았으며, 학습률과 다양한 최적화 도구도 사용해 보았지만, 여전히 문제가 해결되지 않았다는 것입니다.
이 문제는 데이터의 특성, 모델의 구조, 학습 방법 등 여러 요인에 의해 발생할 수 있습니다.
데이터의 특성: 데이터가 너무 단순하거나, 모든 입력 변수가 거의 동일한 출력을 가지고 있다면, 모델은 평균값을 예측하는 것이 최선의 선택일 수 있습니다. 이 경우, 데이터를 다시 확인하고, 필요하다면 다른 데이터를 사용해 보는 것이 좋습니다.
모델의 구조: 모델의 구조가 너무 단순하거나 복잡하다면, 이 문제가 발생할 수 있습니다. 모델의 복잡성을 적절하게 조절해 보는 것이 좋습니다.
학습 방법: 학습률이 너무 높거나 낮다면, 이 문제가 발생할 수 있습니다. 학습률을 조절해 보는 것이 좋습니다. 또한, 최적화 도구도 영향을 미칠 수 있습니다. 다른 최적화 도구를 사용해 보는 것도 좋습니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 모델을 학습하는 예제 코드입니다. 이 코드를 참고하여 문제를 해결해 보시기 바랍니다.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 데이터와 레이블을 정의합니다.
data = torch.randn(100, 10)
labels = torch.randn(100, 1)
# 모델을 정의합니다.
model = nn.Sequential(
nn.Linear(10, 5),
nn.ReLU(),
nn.Linear(5, 1)
)
# 손실 함수와 최적화 도구를 정의합니다.
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 모델을 학습합니다.
for epoch in range(100):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(data)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch {}, Loss {}'.format(epoch, loss.item()))
이 코드는 간단한 선형 모델을 학습하는 예제입니다. 이 모델은 10개의 입력을 받아 1개의 출력을 생성합니다. ReLU 활성화 함수와 SGD 최적화 도구를 사용하고 있습니다. 학습률은 0.01로 설정되어 있습니다.
더 자세한 정보는 PyTorch의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다. PyTorch의 모델 학습에 관한 자세한 내용은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch Tutorials
제가 제공한 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료도 참고하시는 것을 권장드립니다. 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 물어보세요. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요!
Neural network 모델을 training하고 계시는데 모델이 항상 평균 값을 예측한다고 하셨군요. 이 문제에 대해 도움을 드리겠습니다.
먼저, 모델이 항상 평균 값을 예측하는 이유는 다양한 원인이 있을 수 있습니다. 몇 가지 가능한 원인을 살펴보겠습니다.
데이터 문제: 데이터셋에 이상치나 잘못된 레이블이 포함되어 있을 수 있습니다. 이 경우, 모델은 이상치나 잘못된 레이블에 영향을 받아 평균 값을 예측할 수 있습니다. 데이터를 확인하고 전처리하는 과정에서 문제가 있는지 확인해보세요.
모델 구조: 모델의 구조가 충분히 복잡하지 않거나, 적절한 activation function이나 layer의 개수와 노드 수를 사용하지 않았을 수 있습니다. 모델의 구조를 조정하여 더 복잡하게 만들어보세요. 예를 들어, 더 깊은 layer를 추가하거나, 더 많은 노드를 사용해보세요.
학습 파라미터: 학습률(learning rate)이나 optimizer를 적절하게 설정하지 않았을 수 있습니다. 학습률이 너무 높으면 모델이 수렴하지 못하고 발산할 수 있으며, 학습률이 너무 낮으면 모델이 수렴하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 또한, 다양한 optimizer를 시도해보고 어떤 것이 가장 잘 작동하는지 확인해보세요.
이러한 원인들을 고려하여 문제를 해결해보세요. 또한, 모델의 학습 과정을 모니터링하고, 학습 중에 loss 값이 어떻게 변하는지 확인해보세요. 이를 통해 모델이 어떻게 학습되고 있는지 파악할 수 있습니다.
아래에는 PyTorch를 사용하여 모델을 학습하는 예시 코드를 제공합니다. 이 코드를 참고하여 문제를 해결해보세요.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 모델 정의
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, out_features)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 모델 초기화
model = MyModel()
# 손실 함수 및 옵티마이저 정의
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 학습 루프
for epoch in range(num_epochs):
# Forward pass
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# Backward pass 및 경사 하강
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 학습 과정 출력
if (epoch+1) % 100 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
이 코드에서는 MyModel이라는 사용자 정의 모델을 정의하고, MSE 손실 함수와 Adam 옵티마이저를 사용하여 모델을 학습합니다. 학습 루프에서는 forward pass, backward pass, 경사 하강을 수행하고, loss 값을 출력합니다. 이 코드를 참고하여 모델을 학습시켜보세요.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 튜토리얼을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크에서 PyTorch 튜토리얼을 확인해보세요.
문제를 해결하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 추가로 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 lin23님,
제가 Neural network가 항상 평균 값을 예측하는 문제에 대해 도움을 드리겠습니다.
먼저, lin23님이 말씀하신 대로 Neural network가 항상 평균 값을 예측한다는 것은 흔히 발생할 수 있는 문제입니다.
이는 주로 다음과 같은 원인으로 발생할 수 있습니다:
제가 추천드리는 해결방법은 다음과 같습니다:
정규화, 데이터 증강 등의 전처리를 통해 데이터의 분포를 다양화시킵니다.
모델의 층과 노드 수를 늘려 복잡도를 높입니다. Dropout 등의 Regularization도 도움이 될 수 있습니다.
Early Stopping 등을 통해 Overfitting을 방지합니다.
Learning rate를 조정하여 최적값을 찾습니다.
아래는 정규화와 모델 복잡도 증가로 문제를 해결한 간단한 PyTorch 코드 예시입니다.
import torch
from torch import nn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 정규화
scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)
# 복잡한 모델
model = nn.Sequential(
nn.Linear(30, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(512, 512),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(512, 1)
)
# 학습 및 예측
# ...
이 방법들을 차례대로 시도해보시기 바랍니다.
데이터셋이 허용하는 선에서 정규화나 데이터 증강을 통해 데이터 분포를 다양화시키고, 적절한 모델 크기를 찾는 것이 중요합니다.
제가 도움이 되었기를 바랍니다. 문제가 지속된다면 추가적인 정보를 주시면 좀 더 자세히 알아보겠습니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!