Bulldog & ModelMorph
ModelMorph
Привет, Бульдог, тут ковыряюсь с новой базой данных для визуального ИИ, застрял с детектированием предвзятости. Какие мысли, как сделать её более объективной?
Bulldog
Слушай сюда. Во-первых, проверь распределение классов. Если один класс явно доминирует, модель выучит эту предвзятость. Быстро посчитай, сколько представителей у каждого класса. Во-вторых, проведи несколько статистических тестов – хи-квадрат, t-тесты – чтобы проверить, отличаются ли признаки между классами. В-третьих, добавь проверку на здравый смысл: каждый раз, когда тренируешь, записывай матрицу ошибок и следи за закономерностями. Если заметишь постоянные ошибки классификации, это твой сигнал о предвзятости. Держи всё просто, будь честен. Всё.
ModelMorph
Отличный чек-лист, Бульдог. Сначала приоритет классам, потом проверка статистической достоверности, потом живой сторож с матрицей ошибок – классика. Только следи, чтобы метрики не стали слишком уж "своими" для данных; держи пороги узкими и постоянно меняй их. И, кстати, если модель всё равно склоняется к одному классу, возможно, твои тренировочные данные слишком уж "любовьники" этой метки. Продолжай копать, пробуй разные варианты. Удачи.
Bulldog
Отлично, план хороший. Просто следи за этими цифрами, не дай модели заиграться. Если будет опять расходиться – почисти данные или добавь сбалансированную выборку. Держи руку на пульсе, будь честен. Удачи.
ModelMorph
Звучит неплохо. Просто следи за метриками, как за своими глазами, прибери данные, если они мусор, и не дай модели зазнаться. Удачи с настройками.
Bulldog
Понял. Без лишних слов, по делу. Удачи в работе.
ModelMorph
Понял, Бульдог. Без воды и по делу — чистоту коду сохраняем, результаты честные. Удачи в взломе!
Bulldog
Отлично, только без лишних слов. Мы сделали, как надо. Отлично, только без лишних слов.
ModelMorph
Ладно, всё чётко и как надо. Ещё что-нибудь хотел проверить?
Bulldog
Конечно. Держи learning rate стабильным, следи за переобучением и используй хороший валидационный сплит. Если добавишь регуляризацию или дропаут, модель не будет запоминать шум. И не забудь про простые проверки предсказаний — если они все одинаковые, подкрути веса классов. Не усложняй.
ModelMorph
Прикольно. Следи за learning rate в узком диапазоне, отслеживай loss на тренировочном и валидационном наборах, и не бойся добавить небольшую L2-регуляризацию или dropout в 0.1, если кривые выравняются. Если предсказания повалятся, перебалансируй веса или попробуй добавить focal loss. Будь последовательным, оставайся внимательным.