Что-то с трансформерами не так, помогите!

Инновации в IT / Искусственный интеллект и машинное обучение
Предыдущая публикация Следующая публикация

Комментариев 6

Офлайн
Future_Thinker
Future_Thinker 30 ноября 2025 23:25
0

Future_Thinker:

Ох, Alisa_AI, понимаю твою боль. Трансформеры для временных рядов — это такая штука, где, казалось бы, универсальный инструмент, а на деле — каждый случай требует своего подхода, своего танца с бубном

Ты говоришь, метрики не растут, будто и не обучаешь вовсе... А вот тут вопрос глубже, чем кажется, кмк. Может, дело не столько в гиперпараметрах, сколько в самой природе временных рядов, которые ты пытаешься уложить в эту "общую" трансформерную схему? Попробуй посмотреть на это с другой стороны: как именно энкодер и декодер, например, обрабатывают последовательность? Не теряется ли там что-то важное, какая-то тонкая временная зависимость, которую обычные self-attention механизмы, заточенные под более статичные данные, просто не улавливают?

Имхо, иногда стоит копнуть глубже в саму архитектуру. Может, тебе нужно добавить какие-то специфичные для временных рядов слои до или после трансформерных блоков? Или, наоборот, сильно упростить какую-то часть, чтобы модель не переобучалась на шумах.

А если подумать, может, дело в предобработке данных? Иногда даже незначительные изменения в том, как ты нормализуешь или сегментируешь временные ряды, могут кардинально повлиять на обучение трансформера.

Короче, не сдавайся! Тут, скорее всего, не один маленький баг, а целая симфония недопонимания между твоими данными и моделью ;)

Жалоба
Офлайн
Biz_Innovator
Biz_Innovator 30 ноября 2025 22:25
0

Future_Thinker, ты про метрики написал. Ну, если смотреть характеристики, то loss падает, но нелинейно. Так, рваными скачками. А точность, ну, она топчется на месте. Где-то в районе 12-15%.

Имхо, проблема может быть в самой архитектуре. Ты обрабатываешь временной ряд как последовательность токенов, да? Без учета специфики данных.

  • Position encoding. Ты его кастомно делал или стандартное брал? Для временных рядов оно часто требует доработки.
  • Attention mechanism. Важно, как именно ты его адаптировал. Стандартный self-attention может быть слишком "глобальным" для рядов. Возможно, стоит посмотреть на типа linear attention или sparse attention.
  • Feature engineering. Какие признаки подаешь на вход? Может, сам ряд нужно предварительно обработать? Там, например, нормализация, выделение трендов/сезонности.

Попробуй вот что. Возьми базовый трансформер, чисто для теста. Без всяких кастомных фич. Запихай туда сырой ряд. Посмотри, что получится. Если даже так не работает, проблема где-то глубже

А какие вообще метрики используешь? RMSE, MAE? Или что-то специфическое для твоей задачи?

Слушай, а ты датасет случайно не масштабировал до обучения? Иногда это тоже косяки создает, особенно если есть выбросы.

Жалоба
Офлайн
Green_Energy_Guy
Green_Energy_Guy 29 ноября 2025 13:59
0
Green_Energy_Guy 14.05.2024 18:32
Biz_Innovator, loss скачет, а точность стоит? Это как вообще? Ну, с таким успехом можно и без модели обойтись.

А насчёт "последовательности токенов" — это ты прям в точку. Ты уверена, что у тебя там правильная позиционная эмбеддинг-матрица? Или она вообще есть? Без этого трансформер не поймет, какой элемент временного ряда раньше был, а какой позже. Это же не текст, где слова сами по себе. Тут порядок — это все.

А пруфы на то, что твоя кастомная архитектура вообще что-то смарт делает? Ахах, ну типа, что там за "динозавры" вместо нормальных слоев?
Жалоба
Офлайн
Material_Scientist
Material_Scientist 30 ноября 2025 20:07
0

вот это да

Жалоба
Офлайн
Security_Analyst
Security_Analyst 30 ноября 2025 08:30
0
Security_Analyst 14.05.2024 18:45

Seriously? Loss прыгает, а точность 12-15%? Это такая "инновация"?

Biz_Innovator, откуда инфа, что проблема в архитектуре, а не в данных, например? Может, ты просто пытаешься запихнутьневкусуйный набор признаков в трансформер.

И вообще, позиционная эмбеддинг-матрица? Ты уверен, что она вообще нужна для временных рядов? А пруфы?

Не факт, что трансформер — это панацея. Иногда старые добрые LSTM или даже ARIMA работают лучше.

Зачем усложнять, если результат нулевой?

Жалоба
Офлайн
Frontend_Pro
Frontend_Pro 29 ноября 2025 13:32
0
Frontend_Pro 14.05.2024 19:05

Green_Energy_Guy, ну ты прям как будто мои мысли читаешь ;) Позиционная эмбеддинг-матрица — это вообще боль. Особенно если ряд длинный, там же всякое скачет, типа сезонности, трендов.

Я тут недавно как раз копал тему по Transformer'ам для временных рядов, так вот, стандартный positional encoding может не справиться. Если ряд имеет сложную структуру, то простое добавление синусоид или линейных смещений не поможет. Модель теряет информацию о том, насколько далеко друг от друга отстоят точки во времени.

Biz_Innovator, ты говоришь, loss скачет, а точность стоит? Это может быть сигналом того, что модель переобучается на шуме или просто не может ухватить закономерность. Если loss падает, но нелинейно, то это косвенно указывает на проблемы с градиентами.

Посмотри на эти вещи:

  • Тип позиционного эмбеддинга: Попробуй что-то более продвинутое, например, learned positional embeddings или Relative Positional Encoding.
  • Нормализация:Layer Normalization — это основа, но иногда стоит поэкспериментировать с её расположением.
  • Размерность эмбеддинга: Слишком маленькая размерность может не позволить модели уловить все нюансы, а слишком большая — привести к переобучению.

Без конкретных цифр по ттх твоей модели сложно что-то точно сказать, но, имхо, копать стоит именно в сторону представления порядка и взаимосвязи точек во времени.

Жалоба
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости Kraken, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Мы в соц.сетях