การปรับป้ายกำกับให้เรียบเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้กันทั่วไปในแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก โดยเกี่ยวข้องกับการเพิ่มความไม่แน่นอนเล็กน้อยให้กับป้ายกำกับเป้าหมายในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ซึ่งจะช่วยป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไป และปรับปรุงความสามารถในการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง ด้วยการนำเสนอรูปแบบการกระจายฉลากที่สมจริงมากขึ้น การปรับฉลากให้เรียบทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองจะพึ่งพาความแน่นอนของฉลากแต่ละอันน้อยลง ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในข้อมูลที่มองไม่เห็น
ประวัติความเป็นมาของ Label Smoothing และการกล่าวถึงครั้งแรก
การปรับให้เรียบของฉลากถูกนำมาใช้ครั้งแรกในรายงานการวิจัยเรื่อง “การคิดใหม่เกี่ยวกับสถาปัตยกรรมเริ่มต้นสำหรับการมองเห็นคอมพิวเตอร์” โดย Christian Szegedy และคณะ ซึ่งตีพิมพ์ในปี 2016 ผู้เขียนเสนอการปรับให้เรียบของฉลากเป็นเทคนิคในการปรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบ deep convolutional (CNN) ให้เป็นปกติและบรรเทาปัญหา ผลข้างเคียงของการติดตั้งมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของงานจำแนกภาพขนาดใหญ่
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบ ขยายหัวข้อ การปรับฉลากให้เรียบ
ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิม โมเดลนี้ได้รับการฝึกฝนให้คาดการณ์ได้อย่างแน่นอน โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดการสูญเสียเอนโทรปีข้ามระหว่างป้ายกำกับที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับที่แท้จริง อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้สามารถนำไปสู่การคาดการณ์ที่มีความมั่นใจมากเกินไป โดยที่แบบจำลองมีความมั่นใจมากเกินไปเกี่ยวกับการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งท้ายที่สุดจะขัดขวางความสามารถในการสรุปข้อมูลทั่วไปกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
การปรับฉลากให้เรียบจะแก้ไขปัญหานี้ด้วยการแนะนำรูปแบบการติดฉลากแบบนุ่มนวลในระหว่างการฝึกอบรม แทนที่จะกำหนดเวกเตอร์เข้ารหัสแบบร้อนเดียว (โดยเวกเตอร์หนึ่งสำหรับป้ายกำกับจริงและศูนย์สำหรับเวกเตอร์อื่นๆ) เป็นเป้าหมาย การปรับฉลากให้เรียบจะกระจายมวลความน่าจะเป็นในทุกคลาส ป้ายกำกับที่แท้จริงถูกกำหนดให้มีความน่าจะเป็นน้อยกว่าหนึ่งเล็กน้อย และความน่าจะเป็นที่เหลือจะถูกแบ่งให้กับคลาสอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้เกิดความรู้สึกไม่แน่นอนในกระบวนการฝึกอบรม ทำให้โมเดลมีโอกาสน้อยที่จะฟิตติ้งมากเกินไปและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
โครงสร้างภายในของการเรียบฉลาก วิธีการทำงานของการปรับฉลากให้เรียบ
การทำงานภายในของการปรับฉลากให้เรียบสามารถสรุปได้ไม่กี่ขั้นตอน:
-
การเข้ารหัสแบบร้อนแรง: ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิม ป้ายเป้าหมายสำหรับแต่ละตัวอย่างจะแสดงเป็นเวกเตอร์ที่เข้ารหัสแบบร้อนแรง โดยที่คลาสที่แท้จริงจะได้รับค่า 1 และคลาสอื่นๆ ทั้งหมดมีค่าเป็น 0
-
การทำให้ฉลากอ่อนลง: การปรับฉลากให้เรียบจะปรับเปลี่ยนฉลากเป้าหมายที่เข้ารหัสแบบร้อนแรงโดยการกระจายมวลความน่าจะเป็นในทุกคลาส แทนที่จะกำหนดค่า 1 ให้กับคลาสจริง จะกำหนดค่าเป็น (1 – ε) โดยที่ ε เป็นค่าคงที่บวกเล็กน้อย
-
การกระจายความไม่แน่นอน: ความน่าจะเป็นที่เหลืออยู่ ε จะถูกแบ่งระหว่างคลาสอื่นๆ ทำให้โมเดลพิจารณาความเป็นไปได้ที่คลาสเหล่านั้นจะเป็นคลาสที่ถูกต้อง สิ่งนี้ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในระดับหนึ่ง ซึ่งกระตุ้นให้แบบจำลองมีความมั่นใจน้อยลงเกี่ยวกับการคาดการณ์
-
การคำนวณการสูญเสีย: ในระหว่างการฝึก แบบจำลองจะปรับการสูญเสียเอนโทรปีข้ามระหว่างความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้และป้ายกำกับเป้าหมายที่อ่อนลง การสูญเสียการปรับให้เรียบของป้ายกำกับจะลงโทษการคาดการณ์ที่มั่นใจมากเกินไป และส่งเสริมการคาดการณ์ที่มีการปรับเทียบมากขึ้น
การวิเคราะห์คุณสมบัติหลักของการปรับฉลากให้เรียบ
คุณสมบัติที่สำคัญของการปรับฉลากให้เรียบ ได้แก่:
-
การทำให้เป็นมาตรฐาน: การปรับฉลากให้เรียบทำหน้าที่เป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานซึ่งป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปและปรับปรุงการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง
-
การคาดการณ์ที่ปรับเทียบแล้ว: ด้วยการแนะนำความไม่แน่นอนในฉลากเป้าหมาย การปรับฉลากให้เรียบจะช่วยกระตุ้นให้แบบจำลองสร้างการคาดการณ์ที่มีการสอบเทียบมากขึ้นและมีความมั่นใจน้อยลง
-
ปรับปรุงความทนทาน: การปรับฉลากให้เรียบช่วยให้แบบจำลองมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้รูปแบบที่มีความหมายในข้อมูล แทนที่จะจดจำตัวอย่างการฝึกอบรมที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งนำไปสู่ความทนทานที่ดีขึ้น
-
การจัดการฉลากที่มีเสียงดัง: การปรับฉลากให้เรียบสามารถจัดการกับฉลากที่มีเสียงดังหรือไม่ถูกต้องได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าเป้าหมายที่เข้ารหัสแบบ hot-hot แบบดั้งเดิม
ประเภทของการปรับฉลากให้เรียบ
การปรับฉลากให้เรียบโดยทั่วไปมี 2 ประเภท:
-
แก้ไขป้ายกำกับให้เรียบ: ในแนวทางนี้ ค่าของ ε (ค่าคงที่ที่ใช้เพื่อทำให้ฉลากจริงอ่อนลง) ได้รับการแก้ไขตลอดกระบวนการฝึกอบรม ค่าดังกล่าวจะคงที่สำหรับตัวอย่างทั้งหมดในชุดข้อมูล
-
การหลอมฉลากให้เรียบ: ต่างจากการปรับให้เรียบฉลากคงที่ ค่าของ ε จะถูกอบอ่อนหรือสลายตัวระหว่างการฝึก โดยเริ่มต้นด้วยค่าที่สูงกว่าและค่อยๆ ลดลงเมื่อการฝึกดำเนินไป ซึ่งช่วยให้แบบจำลองเริ่มต้นด้วยระดับความไม่แน่นอนที่สูงขึ้น และลดความไม่แน่นอนลงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยปรับเทียบการคาดการณ์อย่างละเอียดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวเลือกระหว่างประเภทเหล่านี้ขึ้นอยู่กับงานเฉพาะและคุณลักษณะของชุดข้อมูล การปรับให้เรียบฉลากแบบตายตัวนั้นง่ายต่อการนำไปใช้ ในขณะที่การปรับให้เรียบของฉลากแบบอบอ่อนอาจต้องมีการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด
ด้านล่างนี้เป็นการเปรียบเทียบการปรับฉลากให้เรียบทั้งสองประเภท:
| ด้าน | แก้ไขฉลากให้เรียบ | การหลอมฉลากให้เรียบ |
|---|---|---|
| ค่า ε | คงที่ตลอด | อบอ่อนหรือเน่าเปื่อย |
| ความซับซ้อน | ง่ายต่อการปฏิบัติ | อาจต้องมีการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ |
| การสอบเทียบ | ปรับแต่งให้น้อยลง | ค่อยๆ ดีขึ้นตามกาลเวลา |
| ผลงาน | ประสิทธิภาพที่มั่นคง | ศักยภาพเพื่อผลลัพธ์ที่ดีกว่า |
การใช้การปรับฉลากให้เรียบ
การปรับฉลากให้เรียบสามารถรวมเข้ากับกระบวนการฝึกอบรมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย รวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมและสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก โดยเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนป้ายกำกับเป้าหมายก่อนคำนวณการสูญเสียระหว่างการฝึกซ้ำแต่ละครั้ง
ขั้นตอนการดำเนินการมีดังนี้:
- เตรียมชุดข้อมูลด้วยป้ายกำกับเป้าหมายที่เข้ารหัสแบบร้อนแรง
- กำหนดค่าการปรับให้เรียบของฉลาก ε ตามการทดลองหรือความเชี่ยวชาญในโดเมน
- แปลงฉลากที่เข้ารหัสแบบร้อนเดียวให้เป็นฉลากแบบอ่อนตัวโดยการกระจายมวลความน่าจะเป็นตามที่อธิบายไว้ข้างต้น
- ฝึกฝนแบบจำลองโดยใช้ฉลากแบบอ่อนตัวและเพิ่มประสิทธิภาพการสูญเสียข้ามเอนโทรปีในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม
ปัญหาและแนวทางแก้ไข
แม้ว่าการปรับฉลากให้เรียบจะมีประโยชน์หลายประการ แต่ก็อาจนำมาซึ่งความท้าทายบางประการด้วย:
-
ผลกระทบต่อความแม่นยำ: ในบางกรณี การปรับฉลากให้เรียบอาจลดความแม่นยำของแบบจำลองในชุดการฝึกลงเล็กน้อย เนื่องจากเกิดความไม่แน่นอน อย่างไรก็ตาม โดยปกติแล้วจะปรับปรุงประสิทธิภาพของชุดทดสอบหรือข้อมูลที่มองไม่เห็น ซึ่งเป็นเป้าหมายหลักของการปรับฉลากให้เรียบ
-
การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์: การเลือกค่าที่เหมาะสมสำหรับ ε เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับฉลากให้เรียบอย่างมีประสิทธิภาพ ค่าสูงหรือต่ำเกินไปอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของโมเดล เทคนิคการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ เช่น การค้นหาตารางหรือการค้นหาแบบสุ่ม สามารถใช้เพื่อค้นหาค่า ε ที่เหมาะสมที่สุดได้
-
การปรับเปลี่ยนฟังก์ชันการสูญเสีย: การใช้การปรับฉลากให้เรียบจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนฟังก์ชันการสูญเสียในกระบวนการฝึกอบรม การปรับเปลี่ยนนี้อาจทำให้ไปป์ไลน์การฝึกซับซ้อนและต้องมีการปรับเปลี่ยนในโค้ดเบสที่มีอยู่
เพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้ นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานสามารถทดลองด้วยค่าที่แตกต่างกันของ ε ตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองจากข้อมูลการตรวจสอบ และปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ให้เหมาะสม นอกจากนี้ การทดสอบและการทดลองอย่างละเอียดยังมีความสำคัญในการประเมินผลกระทบของการปรับฉลากให้เรียบกับงานและชุดข้อมูลเฉพาะ
ลักษณะหลักและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีคำศัพท์คล้ายกันในรูปของตารางและรายการ
ด้านล่างนี้เป็นการเปรียบเทียบการปรับฉลากให้เรียบกับเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง:
| เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน | ลักษณะเฉพาะ |
|---|---|
| การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 | ลงโทษน้ำหนักที่มากในแบบจำลองเพื่อป้องกันการสวมใส่มากเกินไป |
| การออกกลางคัน | สุ่มปิดการใช้งานเซลล์ประสาทระหว่างการฝึกเพื่อป้องกันการสวมใส่มากเกินไป |
| การเพิ่มข้อมูล | แนะนำข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายเพื่อเพิ่มขนาดชุดข้อมูล |
| การปรับฉลากให้เรียบ | ทำให้ป้ายกำกับเป้าหมายอ่อนลงเพื่อส่งเสริมการคาดการณ์ที่ปรับเทียบแล้ว |
แม้ว่าเทคนิคทั้งหมดเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงการวางโมเดลให้เป็นลักษณะทั่วไป แต่การปรับฉลากให้เรียบมีความโดดเด่นจากการมุ่งเน้นไปที่การแนะนำความไม่แน่นอนในฉลากเป้าหมาย ช่วยให้โมเดลคาดการณ์ได้อย่างมั่นใจยิ่งขึ้นแต่ระมัดระวัง ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในข้อมูลที่มองไม่เห็น
สาขาการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การปรับฉลากให้เรียบ กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง นักวิจัยกำลังสำรวจวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานขั้นสูงยิ่งขึ้นและการผสมผสานเข้าด้วยกัน เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและลักษณะทั่วไปให้ดียิ่งขึ้น แนวทางที่เป็นไปได้บางประการสำหรับการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับการทำให้ฉลากเรียบและด้านที่เกี่ยวข้อง ได้แก่:
-
การปรับฉลากแบบปรับได้ให้เรียบ: การตรวจสอบเทคนิคที่มีการปรับค่าของ ε แบบไดนามิกโดยอิงตามความเชื่อมั่นของแบบจำลองในการทำนาย สิ่งนี้อาจนำไปสู่ระดับความไม่แน่นอนในการปรับตัวมากขึ้นในระหว่างการฝึกอบรม
-
การปรับป้ายกำกับเฉพาะโดเมนให้เรียบ: การปรับแต่งเทคนิคการปรับฉลากให้เรียบสำหรับโดเมนหรืองานเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น
-
การทำงานร่วมกันกับเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานอื่นๆ: สำรวจการทำงานร่วมกันระหว่างการปรับฉลากให้เรียบและวิธีการทำให้เป็นมาตรฐานอื่นๆ เพื่อให้เกิดลักษณะทั่วไปที่ดียิ่งขึ้นในแบบจำลองที่ซับซ้อน
-
การปรับฉลากให้เรียบในการเรียนรู้การเสริมแรง: การขยายเทคนิคการปรับฉลากให้เรียบไปสู่การเรียนรู้การเสริมแรง ซึ่งความไม่แน่นอนของรางวัลอาจมีบทบาทสำคัญ
วิธีการใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือเชื่อมโยงกับการปรับป้ายกำกับให้เรียบ
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์และการปรับฉลากให้เรียบไม่เกี่ยวข้องโดยตรง เนื่องจากมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันในแวดวงเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถใช้ร่วมกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้การปรับฉลากให้เรียบได้หลายวิธี:
-
การเก็บรวบรวมข้อมูล: สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เพื่อรวบรวมชุดข้อมูลที่หลากหลายจากที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นตัวแทนของประชากรผู้ใช้ที่หลากหลาย
-
การไม่เปิดเผยตัวตนและความเป็นส่วนตัว: สามารถใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์เพื่อทำให้ข้อมูลผู้ใช้เป็นนิรนามในระหว่างการรวบรวมข้อมูลได้ ดังนั้นจึงจัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวเมื่อฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
-
โหลดบาลานซ์สำหรับการแสดงโมเดล: ในขั้นตอนการปรับใช้ พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถใช้สำหรับการปรับสมดุลโหลดและกระจายคำขอการอนุมานโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพไปยังอินสแตนซ์ต่างๆ ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
-
การทำนายโมเดลแคช: พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์สามารถแคชการคาดการณ์ที่ทำโดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยลดเวลาตอบสนองและโหลดเซิร์ฟเวอร์สำหรับการสืบค้นที่เกิดซ้ำ
แม้ว่าพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์และการปรับฉลากให้เรียบจะทำงานแยกกัน แต่พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์แบบแรกสามารถมีบทบาทสนับสนุนในการสร้างความมั่นใจในการรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งได้รับการฝึกฝนโดยใช้เทคนิคการปรับฉลากให้เรียบ
ลิงก์ที่เกี่ยวข้อง
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบและการประยุกต์ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึก โปรดพิจารณาสำรวจแหล่งข้อมูลต่อไปนี้:
- ทบทวนสถาปัตยกรรมเริ่มต้นสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์ – บทความวิจัยต้นฉบับแนะนำการปรับฉลากให้เรียบ
- การแนะนำอย่างอ่อนโยนเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบ – บทช่วยสอนโดยละเอียดเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบสำหรับผู้เริ่มต้น
- ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบ – คำอธิบายที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการปรับฉลากให้เรียบและผลกระทบต่อการฝึกโมเดล
