Train / validation / test: La clave para evaluar modelos Deep Learning

Introducción

La validación correcta es una parte fundamental del proceso de aprendizaje profundo. Muchos desarrolladores de IA se centran en optimizar los resultados durante el entrenamiento, pero a menudo olvidan la importancia crucial de validar y testear sus modelos. El conjunto de datos de entrenamiento, al que el modelo está expuesto durante su aprendizaje, puede ser sesgado o no representativo del problema real. Por lo tanto, es necesario separar los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para asegurar un desempeño óptimo y generalizable a nuevos datos.

Explicación principal con ejemplos

En Deep Learning, la estrategia de "train / validation / test" divide el conjunto de datos original en tres partes:

1. Conjunto de entrenamiento: Se utiliza para ajustar los parámetros del modelo durante el proceso de aprendizaje.
2. Conjunto de validación: Se usa para evaluar y seleccionar hiperparámetros, así como para detectar signos de sobreajuste o subajuste en el modelo.
3. Conjunto de prueba: Es usado para medir la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos durante el entrenamiento.

A continuación, se presenta un ejemplo simple utilizando Python y Keras:

from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf

# Supongamos que tenemos una lista de datos X y sus correspondientes etiquetas Y
X = [...]
Y = [...]

# Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento (80%) y validación (20%)
X_train, X_temp, Y_train, Y_temp = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# Ahora dividimos la parte restante entre validación y prueba (75%/25%)
X_val, X_test, Y_val, Y_test = train_test_split(X_temp, Y_temp, test_size=0.33, random_state=42)

print(f"Conjunto de entrenamiento: {len(X_train)} datos")
print(f"Conjunto de validación: {len(X_val)} datos")
print(f"Conjunto de prueba: {len(X_test)} datos")

Errores típicos / trampas

1. No tener un conjunto de validación:

• Trampa: Algunos desarrolladores olvidan crear un conjunto de validación, lo que puede llevar a errores de overfitting y una mala generalización del modelo.

1. Usar el conjunto de prueba para ajustar hiperparámetros:

• Trampa: No se debe usar el conjunto de prueba para seleccionar hiperparámetros o ajustar los hiperparámetros, ya que esto puede resultar en una evaluación sesgada del desempeño real del modelo.

1. No tener conjuntos de datos bien etiquetados y limpios:

• Trampa: Los datos deben ser preprocesados adecuadamente para asegurar una validación efectiva. Falta de datos relevantes o correctos puede dar lugar a resultados falsamente optimistas.

Checklist accionable

1. Separar los datos en conjuntos train / validation / test.
2. Evitar el uso del conjunto de prueba durante la fase de entrenamiento y validación.
3. Elegir hiperparámetros solo utilizando el conjunto de validación.
4. Utilizar un muestreo aleatorio consistente para dividir los datos en cada etapa.
5. Evaluar regularmente el desempeño del modelo usando métricas apropiadas (por ejemplo, precisión, recall y F1-score).

Cierre: Siguientes pasos

• Implementar una validación cruzada: Asegúrate de que tus modelos estén generalizando bien utilizando validación cruzada.
• Monitorear el rendimiento del modelo en tiempo real: Utiliza herramientas como TensorBoard para seguir los parámetros y métricas clave durante la inferencia.
• Refinar tu pipeline de datos: Verifica que tus procesos de preprocesado y feature engineering no estén introduciendo sesgos.

Siguiendo estos pasos, podrás asegurar un desempeño robusto y generalizable en tu modelo de Deep Learning.