Подготовка обучающих данных для сверточной нейронной сети (CNN) включает несколько важных шагов для обеспечения оптимальной производительности модели и точных прогнозов. Этот процесс имеет решающее значение, поскольку качество и количество обучающих данных сильно влияют на способность CNN эффективно изучать и обобщать закономерности. В этом ответе мы рассмотрим этапы подготовки обучающих данных для CNN.
1. Сбор данных:
Первым шагом в подготовке данных для обучения является сбор разнообразного и репрезентативного набора данных. Это включает в себя сбор изображений или других соответствующих данных, которые охватывают весь диапазон классов или категорий, по которым будет обучаться CNN. Важно убедиться, что набор данных сбалансирован, что означает, что каждый класс имеет одинаковое количество образцов, чтобы предотвратить смещение в сторону какого-либо конкретного класса.
2. Предварительная обработка данных:
После того, как набор данных собран, важно предварительно обработать данные, чтобы стандартизировать и нормализовать их. Этот шаг помогает устранить любые несоответствия или изменения в данных, которые могут помешать процессу обучения CNN. Общие методы предварительной обработки включают в себя изменение размера изображений до согласованного размера, преобразование изображений в общее цветовое пространство (например, RGB) и нормализацию значений пикселей до определенного диапазона (например, [0, 1]).
3. Увеличение данных:
Увеличение данных — это метод, используемый для искусственного увеличения размера обучающего набора данных путем применения различных преобразований к существующим данным. Этот шаг помогает ввести дополнительные вариации и уменьшить переоснащение. Примеры методов увеличения данных включают случайные повороты, переводы, перевороты, масштабирование и изменения яркости или контрастности. Применяя эти преобразования, мы можем создавать новые обучающие выборки, немного отличающиеся от исходных, тем самым увеличивая разнообразие набора данных.
4. Разделение данных:
Чтобы оценить производительность обученной CNN и предотвратить переоснащение, необходимо разделить набор данных на три подмножества: обучающий набор, проверочный набор и тестовый набор. Учебный набор используется для обучения CNN, проверочный набор используется для настройки гиперпараметров и мониторинга производительности модели во время обучения, а тестовый набор используется для оценки окончательной производительности обученной CNN. Рекомендуемый коэффициент разделения обычно составляет около 70-80% для обучения, 10-15% для проверки и 10-15% для тестирования.
5. Загрузка данных:
После разделения набора данных важно эффективно загрузить данные в память. Этот шаг включает в себя создание загрузчиков или генераторов данных, которые могут эффективно загружать и предварительно обрабатывать данные в пакетах. Пакетная загрузка позволяет выполнять параллельную обработку, что ускоряет процесс обучения и снижает требования к памяти. Кроме того, загрузчики данных могут применять дополнительные этапы предварительной обработки, такие как перетасовка данных, чтобы гарантировать, что CNN учится на разнообразном диапазоне выборок во время каждой итерации обучения.
6. Балансировка данных (необязательно):
В некоторых случаях набор данных может быть несбалансированным, что означает, что некоторые классы имеют значительно меньше выборок по сравнению с другими. Это может привести к предвзятым прогнозам, когда CNN имеет тенденцию отдавать предпочтение классу большинства. Чтобы решить эту проблему, можно использовать такие методы, как избыточная выборка класса меньшинства или недостаточная выборка класса большинства, чтобы сбалансировать набор данных. Другой подход заключается в использовании весов классов во время обучения, придавая большее значение недопредставленным классам.
7. Нормализация данных:
Нормализация является важным шагом для обеспечения того, чтобы входные данные имели нулевое среднее значение и единичную дисперсию. Этот процесс помогает стабилизировать процесс обучения и предотвратить застревание CNN в локальных минимумах. Общие методы нормализации включают вычитание среднего и деление на стандартное отклонение набора данных или масштабирование данных до определенного диапазона (например, [-1, 1]). Нормализация должна последовательно применяться как к обучающим, так и к тестовым данным, чтобы гарантировать, что входные данные находятся в одном диапазоне.
Подготовка обучающих данных для CNN включает в себя сбор данных, предварительную обработку, увеличение, разделение, загрузку и, возможно, балансировку и нормализацию. Каждый шаг играет жизненно важную роль в обеспечении того, чтобы CNN могла эффективно учиться на данных и делать точные прогнозы. Следуя этим шагам, мы можем настроить надежный конвейер обучения для обучения CNN.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Сверточная нейронная сеть (CNN):
- Какая создана самая большая сверточная нейронная сеть?
- Какие выходные каналы?
- Что означает количество входных каналов (первый параметр nn.Conv1d)?
- Каковы некоторые общие методы повышения производительности CNN во время обучения?
- Каково значение размера партии при обучении CNN? Как это влияет на тренировочный процесс?
- Почему важно разделить данные на наборы для обучения и проверки? Сколько данных обычно выделяется для проверки?
- Какова цель оптимизатора и функции потерь при обучении сверточной нейронной сети (CNN)?
- Почему важно отслеживать форму входных данных на разных этапах обучения CNN?
- Можно ли использовать сверточные слои для данных, отличных от изображений? Приведите пример.
- Как определить подходящий размер линейных слоев в CNN?
Посмотреть больше вопросов и ответов в нейронной сети свертки (CNN)