Overfitting & Underfitting vermeiden: KI-Debugging Guide

Viele Menschen sind vom maschinellen Lernen begeistert, aber nicht jeder versteht die komplexen Herausforderungen, die den Einsatz von Machine Learning (ML) in der Praxis verhindern. Auch wenn Algorithmen des maschinellen Lernens für bestimmte Aufgaben hervorragend geeignet sind, können sie dennoch Fehler aufweisen und zu einem großen Problem werden. Fehlerquellen sind beispielsweise Overfitting bzw. Underfitting auf das verwendete Data Set oder auch eine nicht-abnehmende Verlustfunktion.

Der Schlüssel zum Erfolg bei Machine Learning liegt also darin, herauszufinden, wo diese Fehler in den von uns verwendeten Modellen potenziell vorkommen – und sie zu beheben, bevor sie überhaupt ein Problem verursachen.

Was ist Overfitting?

Overfitting beschreibt das Phänomen, bei dem ein maschinelles Lernmodell die Trainingsdaten übermäßig genau lernt, einschließlich des darin enthaltenen Rauschens und spezifischer Details. Dies führt zu einer beeinträchtigten Leistung bei neuen, unbekannten Daten. Ein überangepasstes Modell zeigt zwar exzellente Ergebnisse auf den Trainingsdaten, da es diese quasi auswendig gelernt hat, versagt jedoch bei der Verarbeitung neuer Informationen, weil es allgemeine Muster nicht effektiv generalisieren kann.

Wann tritt Overfitting auf?

Overfitting tritt auf, wenn ein maschinelles Lernmodell in einem Maße auf Trainingsdaten trainiert wird, dass es nicht nur die allgemeinen Muster, sondern auch das irrelevante Rauschen und die spezifischen Ausnahmen dieser Daten erlernt. Dies geschieht oft bei einer zu langen Trainingsdauer, einer übermäßigen Komplexität des Modells im Vergleich zur Datenmenge oder wenn die Trainingsdaten nicht repräsentativ für die realen Anwendungsfälle sind.

Diese Beschreibung erinnert ein wenig an die Vorbereitung auf eine Prüfung. Die Prüfungsvorbereitung besteht allerdings nur darin, frühere Prüfungsfragen auswendig zu lernen – ohne dabei das tiefere Verständnis für die Materie zu entwickeln.

Warum ist Overfitting problematisch?

Overfitting begrenzt die Anwendbarkeit eines maschinellen Lernmodells, da es seine Fähigkeit verliert, auf neue Daten korrekt zu reagieren. Ein überangepasstes Modell, das zu sehr auf Trainingsdaten fixiert ist, scheitert oft bei echten Aufgaben – weil es allgemeine Muster nicht erkennen kann. Diese mangelnde Flexibilität führt zu unzuverlässigen Vorhersagen außerhalb der Trainingsumgebung, was die Nützlichkeit des Modells im realen Einsatz erheblich einschränkt.

Overfitting vs. Underfitting

Die folgende Tabelle bietet eine klare Gegenüberstellung von Overfitting und Underfitting. Sie fasst Hauptmerkmale, Ursachen und Auswirkungen dieser beiden Herausforderungen im Bereich des Maschinenlernens zusammen:

Debugging von KI-Modellen

Wenn wir Modelle, die nicht gut funktionieren oder unzuverlässig sind, nicht korrigieren, kann dies die Effizienz des Maschinenlernens in einem Unternehmen auf lange Sicht stark beeinträchtigen. Ebenso, wenn wir Probleme wie Overfitting oder Underfitting in Modellen, die nicht gut funktionieren oder unvorhersehbar sind, ignorieren, kann dies die Fähigkeit eines Unternehmens, ML auf lange Sicht effektiv zu nutzen, erheblich schmälern.

Das zeigt, wie wichtig es ist, Modelle richtig zu debuggen.

Doch was ist das Debugging von KI-Modellen genau und worin unterscheidet es sich vom Code-Debugging?

KI-Modell-Debugging vs. Code-Debugging

Beim Debugging von KI-Modellen geht es darum, Fehler oder Unstimmigkeiten in maschinellen Lernmodellen zu erkennen und zu beheben. Es erfordert eine gründliche Prüfung der Qualität eines Data Sets, des Feature Engineering, der Modellarchitektur sowie der Trainingsprozesse und -data, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Im Gegensatz zum traditionellen Code-Debugging, das sich auf das Auffinden und Beheben von Fehlern im Softwarecode konzentriert, befasst sich das Debugging von KI-Modellen mit den komplexen Interaktionen und Verhaltensmustern von auf Daten trainierten Algorithmen. Beim Code-Debugging sind Fehler oft eindeutig und lassen sich direkt auf eine Zeile oder einen Block des Codes zurückführen.

Bei der Fehlersuche in KI-Modellen geht es jedoch darum, zu verstehen, wie Dateneingaben und algorithmische Entscheidungen zusammenwirken, um Ergebnisse zu erzielen, was die Nachverfolgung und Diagnose erschweren kann. Darüber hinaus erfordert das Debugging von KI-Modellen oft domänenspezifisches Wissen und ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Daten und Algorithmen. Dabei werden Faktoren wie Datenqualität, Feature Engineering, Modellarchitektur, Trainingsprozesse und Data Sets untersucht, um Fehlerquellen zu identifizieren und die Modellleistung zu verbessern.

Code-Debugging

• Findet und behebt Fehler im Softwarecode.
• Fehler sind in der Regel eindeutig und können zu bestimmten Zeilen zurückverfolgt werden.
• Verwendet IDEs und Debugging-Tools wie Haltepunkte und Variablenprüfung.

KI-Modell-Debugging

• Identifiziert und behebt Fehler in Models für maschinelles Lernen.
• Befasst sich mit komplexen Interaktionen von Daten und Algorithmen.
• Erfordert ein Verständnis der Qualität von Data Sets, der Modellarchitektur und der Trainingsprozesse.
• Verwendet Tools wie Datenvisualisierung und Analyse von Leistungsmetriken.

Machine-Learning-Debugging – „how to“

Wie debuggt man ein Machine Learning Modell?

Suchen Sie nach Berechnungsfehlern

Beginnen Sie immer mit einer kleinen Probe Ihres Datensatzes. Dies ist eine unschätzbare Debugging-Methode, so als ob Sie mit einem verkleinerten Prototyp Ihres Projekts auf eine Reise gehen würden. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile, denn er ermöglicht es Ihnen, jede Komponente Ihrer Pipeline für Machine Learning sorgfältig auf potenzielle Fehler und Inkonsistenzen zu untersuchen.

Erkennen von Fehlern in der Modellimplementierung
Durch das Training mit einem kleinen Data Set können Sie Implementierungsfehler, die sich in unregelmäßigem Verhalten oder fehlerhaften Vorhersagen äußern, schnell erkennen. Ganz gleich, ob es sich um einen Syntaxfehler in Ihrem Code oder einen logischen Fehler in Ihrem Algorithmus handelt – wenn Sie klein anfangen, können Sie solche Probleme schnell erkennen und einem drohenden Unteranpassung oder Überanpassung vorbeugen.

Mögliche Fehler bei der Modellimplementierung

• nicht übereinstimmende Input-Output-Dimensionen
• falsche Layerkonfigurationen
• fehlende Layer

usw.

Validieren Sie die Vorverarbeitung und die Erstellung von Data Loadern
Die Vorverarbeitung und die Erstellung von Data Loadern sind entscheidende Schritte in der Pipeline von Machine Learning, die die Grundlage für das Training des Modells bilden. Das Training auf einem reduzierten Datensatz ermöglicht es Ihnen, diese Schritte genau zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Datenumwandlungspipelines wie vorgesehen funktionieren und die Data Loader Datenpakete im erwarteten Format liefern.

Verlust- und Metrikberechnung auswerten
Die Berechnung von Verlust- und Bewertungsmetriken bildet die Grundlage des Modelltrainings, leitet den Optimierungsprozess und bewertet die Modellleistung. Durch das Trainieren an einer kleinen Stichprobe von Trainingsdaten können Sie die Korrektheit Ihrer Verlustfunktionsimplementierung und der Metrikberechnungen überprüfen und sicherstellen, dass sie die Leistung des Modells für die jeweilige Aufgabe genau wiedergeben.

Iterative Verfeinerung
Mit den Erkenntnissen aus den Trainingsdaten an einer kleinen Stichprobe können Sie Ihre Pipeline für Machine Learning iterativ verfeinern und debuggen. Jede Iteration bringt Sie näher an ein robustes und zuverlässiges Modell heran, da Sie potenzielle Fallstricke aufdecken und beheben können, die sonst vielleicht unbemerkt geblieben wären.

Im Wesentlichen dient der Start mit einer kleinen Trainingsprobe als Prüfstein für die Robustheit und Integrität Ihrer Pipeline für ML und bietet einen pragmatischen Ansatz zum Debuggen und Verfeinern. Während Sie sich durch die Feinheiten der Modellentwicklung bewegen, sollten Sie daran denken, dass gründliche Tests und Validierungen im kleinen Maßstab den Weg für den Erfolg auf breiterer Ebene ebnen.

Experiment Tracking Tools

Tools zur Nachverfolgung von Experimenten sind für die Aufzeichnung Ihres Modellentwicklungsprozesses unerlässlich. Diese Tools helfen Ihnen, Hyperparameter, Metriken und andere relevante Informationen für jedes Experiment zu verfolgen. Mithilfe dieser Tools können Sie verschiedene Modelle problemlos vergleichen, die Auswirkungen von Änderungen nachvollziehen und die leistungsfähigsten Konfigurationen ermitteln. Einige beliebte Tools zur Verfolgung von Experimenten sind:

TensorBoard
TensorBoard ist ein Visualisierungs-Toolkit, das in TensorFlow enthalten ist und es Ihnen ermöglicht, verschiedene Aspekte Ihrer Machine-Learning-Experimente zu verfolgen und zu visualisieren, einschließlich Modellgraphen, Trainingsmetriken und Einbettungen.

MLflow
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie bietet Komponenten für die Verfolgung von Experimenten, die Verpackung von Code in reproduzierbare Läufe und die gemeinsame Nutzung und Bereitstellung von Modellen.

Durch die Verwendung von Tools zur Verfolgung von Experimenten können Sie die Reproduzierbarkeit sicherstellen, die Modellleistung im Laufe der Zeit verfolgen und die Zusammenarbeit innerhalb Ihres Teams optimieren. Diese Tools spielen eine wichtige Rolle beim Debuggen von Modellen für Machine Learning, indem sie Einblicke in das Verhalten verschiedener Konfigurationen bieten und Ihnen helfen, die Ursachen von Fehlern wie Überanpassung und Underfitting oder unerwartetem Verhalten zu identifizieren.

Überprüfung der Lernfähigkeit

Auch hier ist die Verwendung einer kleinen Stichprobe aus Ihrem Trainingssatz empfehlenswert. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Modell diese kleine Stichprobe überfüllen kann, um seine Fähigkeit, Muster aus den Daten zu erfassen, zu bestätigen.

Trainingsverlust-Konvergenz
Überwachen Sie den Trainingsverlust und streben Sie für den kleinen Datensatz Werte nahe Null an, was darauf hindeutet, dass das Modell in der Lage ist, Muster aus den Daten zu verinnerlichen.

Beobachtung der Trainingsdynamik
Achten Sie bei dem Modell auf schnelle Verlustschwankungen über Epochen hinweg, die die Anpassung des Modells an kleinste Datendetails anzeigen.

Wenn das Modell keine Überanpassung schafft, sollten Sie die Komplexität erhöhen oder alternative Architekturen erforschen. Die Überprüfung der Fähigkeit für Overfitting stellt sicher, dass Ihr Modell effektiv Muster lernt und legt damit den Grundstein für robustes maschinelles Lernen.

Vermeiden Sie Überanpassung

Es stimmt, dass Sie auf der Grundlage von 3. sicherstellen sollten, dass Ihr Modell tatsächlich in der Lage ist, Muster aus den Daten zu erfassen und eine kleine Stichprobe überanzupassen, aber: Die Überanpassung des gesamten Trainingssatzes und die Unfähigkeit, in realen Szenarien gut zu funktionieren, ist ein KI-Modellfehler.

Strategien zur Abschwächung von Overfitting

Überanpassung ist ein häufiger Fehler beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell lernt, sich die Trainingsdaten einzuprägen, anstatt sie gut auf ungesehene Daten zu verallgemeinern. Dies führt zu einem niedrigen Trainingsverlust und einem hohen Testverlust. Hier sind einige Strategien zur Abschwächung von Overfitting:

Kreuz-Validierung
Teilen Sie Ihren Datensatz in Trainings- und Validierungssätze auf. Kreuzvalidierungstechniken wie die k-fache Kreuzvalidierung können eine bessere Einschätzung der Modellleistung bei ungesehenen Daten liefern.

Regularisierung
Regularisierungstechniken wie L1- und L2-Regularisierung bestrafen große Parameterwerte im Modell und verhindern so ein Overfitting.

Verwerfen
Dropout ist eine in neuronalen Netzen häufig verwendete Technik, bei der zufällig ausgewählte Neuronen während des Trainings ignoriert werden. Auf diese Weise wird eine Koadaptation der Neuronen verhindert und das Netz wird ermutigt, robustere Merkmale zu lernen.

Frühzeitiges Abbrechen
Überwachen Sie während des Trainings die Leistung Ihres Modells auf einem Validierungsset. Brechen Sie das Training ab, wenn sich die Leistung verschlechtert, was auf eine Überanpassung des Modells hindeutet.

Vereinfachung des Modells
Manchmal lässt sich ein einfaches Modell besser auf ungesehene Daten verallgemeinern. Ziehen Sie in Erwägung, die Komplexität Ihres Modells zu reduzieren, indem Sie die Anzahl der Parameter verringern oder eine einfachere Architektur verwenden.

Datenerweiterung
Erhöhen Sie die Vielfalt Ihrer Trainingsdaten durch Anwendung von Transformationen wie Drehen, Spiegeln oder Skalieren. Dies kann dazu beitragen, das Modell einer größeren Bandbreite von Variationen in den Daten auszusetzen.

Ensemble-Methoden
Kombinieren Sie mehrere Modelle, um Vorhersagen zu treffen. Ensemble-Methoden wie Bagging und Boosting können die Überanpassung reduzieren, indem sie die Vorhersagen von mehreren Modellen mitteln.

Durch die Implementierung dieser Techniken stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Modelle gut auf neue, ungesehene Daten verallgemeinert werden können, was zu zuverlässigeren und robusteren Vorhersagen führt.

Interpretieren und erläutern Sie Ihr Modell

Ihr Modell für maschinelles Lernen funktioniert wie eine rätselhafte Blackbox und macht Sie vermutlich neugierig auf die Gründe für seine Entscheidungen. Das Verständnis der Gründe für diese Entscheidungen kann Einblicke in das Problem, den Datensatz und potenzielle Fehlerpunkte bieten. Die Interpretierbarkeit bringt Licht ins Dunkel der enigmatischen Natur unserer maschinellen Lernmodelle, indem sie die Logik hinter ihren Entscheidungen aufdeckt und wertvollen Kontext liefert. Hier sind einige beliebte Erklärungswerkzeuge, die bei der Interpretation und Erklärung von KI-Modellen eingesetzt werden:

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

Funktionsweise
SHAP ist eine auf der kooperativen Spieltheorie basierende Methode, die jedem Merkmal einen Wichtigkeitswert für eine bestimmte Vorhersage zuweist. Es liefert Erklärungen für einzelne Vorhersagen, indem es das Ergebnis der Vorhersage verschiedenen Merkmalen zuordnet.

Verwendung
SHAP-Werte können mit Hilfe von Zusammenfassungsdiagrammen, Kraftdiagrammen oder Abhängigkeitsdiagrammen visualisiert werden und geben Aufschluss darüber, wie jedes Merkmal zu den Modellvorhersagen beiträgt.

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

Funktionsweise
LIME erzeugt lokal getreue Erklärungen für einzelne Vorhersagen, indem komplexe Modelle durch interpretierbare Ersatzmodelle um die interessierende Vorhersage herum approximiert werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Verständnis des Modellverhaltens bei bestimmten Instanzen.

Verwendung
LIME erzeugt Erklärungen in Form von Merkmalsgewichtungen oder textuellen Erklärungen, die es dem Benutzer ermöglichen, zu verstehen, warum eine bestimmte Vorhersage getroffen wurde.

In diesem Bild erklärt die Methode LIME die Vorhersage von „Katze“. Grün markiert sind die Bereiche, die am meisten zu dieser Vorhersage beigetragen haben, rot die am wenigsten.

Fazit

Ein effektives Debugging von KI-Modellen ist für deren Zuverlässigkeit und Leistung unerlässlich. Anders als bei der Code-Fehlersuche geht es bei diesem Prozess um die Identifizierung und Behebung komplexer Wechselwirkungen zwischen Daten und Algorithmen. Mit einem kleinen Data Set zu beginnen, ermöglicht eine gründliche Inspektion, die bei der Fehlererkennung, der Vorverarbeitungsvalidierung und der Leistungsbewertung hilfreich ist.

Tools zur Verfolgung von Experimenten helfen dabei, Aufzeichnungen zu führen und Konfigurationen zu vergleichen. Strategien wie Kreuzvalidierung und Regularisierung verringern das Overfitting, gewährleisten eine robuste Leistung und schützen vor Underfitting. Das Interpretieren und Erklären von Modellen erhöht das Vertrauen, indem es Einblicke gewährt. Insgesamt sind systematisches Debugging, die Verfolgung von Experimenten und Strategien zur Schadensbegrenzung entscheidend für eine zuverlässige Leistung von KI-Modellen.

Haben Sie Fragen zum KI-Debugging oder möchten Anregungen zum Guide teilen? Wir freuen uns auf den fachlichen Austausch: