❓Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping
Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.
🔍Что можно сделать
1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор — Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.
2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг — Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.
3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа — Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.
⚠️Подводный камень: Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.
❓Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping
Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.
🔍Что можно сделать
1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор — Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.
2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг — Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.
3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа — Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.
⚠️Подводный камень: Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.
Don’t publish new content at nighttime. Since not all users disable notifications for the night, you risk inadvertently disturbing them. The SUCK Channel on Telegram, with a message saying some content has been removed by the police. Photo: Telegram screenshot. In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. Ng was convicted in April for conspiracy to incite a riot, public nuisance, arson, criminal damage, manufacturing of explosives, administering poison and wounding with intent to do grievous bodily harm between October 2019 and June 2020. How to create a business channel on Telegram? (Tutorial)
from us
