Подготовката на данните за обучение за конволюционна невронна мрежа (CNN) включва няколко важни стъпки за осигуряване на оптимална производителност на модела и точни прогнози. Този процес е от решаващо значение, тъй като качеството и количеството на данните за обучение влияят значително върху способността на CNN да учи и обобщава моделите ефективно. В този отговор ще проучим стъпките, включени в подготовката на данни за обучение за CNN.
1. Събиране на данни:
Първата стъпка в подготовката на данни за обучение е да се събере разнообразен и представителен набор от данни. Това включва събиране на изображения или други подходящи данни, които покриват целия набор от класове или категории, по които CNN ще бъде обучаван. Важно е да се гарантира, че наборът от данни е балансиран, което означава, че всеки клас има подобен брой проби, за да се предотврати пристрастие към всеки конкретен клас.
2. Предварителна обработка на данни:
След като наборът от данни бъде събран, от съществено значение е данните да се обработят предварително, за да се стандартизират и нормализират. Тази стъпка помага да се премахнат всякакви несъответствия или вариации в данните, които биха могли да попречат на процеса на обучение на CNN. Обичайните техники за предварителна обработка включват преоразмеряване на изображения до постоянен размер, преобразуване на изображения в общо цветово пространство (напр. RGB) и нормализиране на стойностите на пикселите до определен диапазон (напр. [0, 1]).
3. Увеличаване на данните:
Увеличаването на данни е техника, използвана за изкуствено увеличаване на размера на набора от данни за обучение чрез прилагане на различни трансформации към съществуващите данни. Тази стъпка помага да се въведат допълнителни вариации и да се намали прекомерното оборудване. Примери за техники за увеличаване на данни включват произволни ротации, премествания, обръщания, мащабиране и промени в яркостта или контраста. Чрез прилагането на тези трансформации можем да създадем нови проби за обучение, които са малко по-различни от оригиналните, като по този начин увеличаваме разнообразието на набора от данни.
4. Разделяне на данни:
За да се оцени ефективността на обучената CNN и да се предотврати пренастройването, е необходимо наборът от данни да се раздели на три подмножества: набор за обучение, набор за валидиране и набор за тестване. Наборът за обучение се използва за обучение на CNN, наборът за валидиране се използва за настройка на хиперпараметри и наблюдение на производителността на модела по време на обучение, а тестовият набор се използва за оценка на крайното представяне на обучения CNN. Препоръчителното съотношение на разделяне обикновено е около 70-80% за обучение, 10-15% за валидиране и 10-15% за тестване.
5. Зареждане на данни:
След като наборът от данни е разделен, от съществено значение е данните да се заредят в паметта ефективно. Тази стъпка включва създаване на устройства за зареждане на данни или генератори, които могат ефективно да зареждат и обработват предварително данните на партиди. Пакетното зареждане позволява паралелна обработка, което ускорява процеса на обучение и намалява изискванията за памет. Освен това зареждащите устройства на данни могат да прилагат допълнителни стъпки за предварителна обработка, като например разбъркване на данните, за да гарантират, че CNN се учи от разнообразен набор от проби по време на всяка итерация на обучение.
6. Балансиране на данни (по избор):
В някои случаи наборът от данни може да е небалансиран, което означава, че определени класове имат значително по-малко проби в сравнение с други. Това може да доведе до пристрастни прогнози, при които CNN има тенденция да облагодетелства класата на мнозинството. За да се реши този проблем, могат да се използват техники като свръхизвадка от малцинствения клас или недостатъчна извадка от мнозинствения клас, за да се балансира наборът от данни. Друг подход е да се използват тежести на класовете по време на обучението, като се придава по-голямо значение на слабо представените класове.
7. Нормализиране на данните:
Нормализирането е критична стъпка, за да се гарантира, че входните данни имат нулева средна стойност и единица дисперсия. Този процес помага за стабилизиране на процеса на обучение и предотвратява засядането на CNN в локални минимуми. Обичайните техники за нормализиране включват изваждане на средната стойност и деление на стандартното отклонение на набора от данни или мащабиране на данните до конкретен диапазон (напр. [-1, 1]). Нормализирането трябва да се прилага последователно както към данните от обучението, така и към данните от теста, за да се гарантира, че входящите данни са в същия диапазон.
Подготовката на данните за обучение за CNN включва събиране на данни, предварителна обработка, увеличаване, разделяне, зареждане и по избор балансиране и нормализиране. Всяка стъпка играе жизненоважна роля за гарантирането, че CNN може да се учи ефективно от данните и да прави точни прогнози. Като следваме тези стъпки, можем да настроим стабилна линия за обучение за обучение на CNN.
Други скорошни въпроси и отговори относно Невронна мрежа на конволюцията (CNN):
- Коя е най-голямата направена конволюционна невронна мрежа?
- Какви са изходните канали?
- Какво е значението на броя на входните канали (първият параметър на nn.Conv1d)?
- Кои са някои общи техники за подобряване на работата на CNN по време на обучение?
- Какво е значението на размера на партидата при обучението на CNN? Как се отразява на тренировъчния процес?
- Защо е важно данните да се разделят на набори за обучение и валидиране? Колко данни обикновено се разпределят за валидиране?
- Каква е целта на функцията за оптимизиране и загуба при обучение на конволюционна невронна мрежа (CNN)?
- Защо е важно да се следи формата на входните данни на различни етапи по време на обучението на CNN?
- Могат ли конволюционните слоеве да се използват за данни, различни от изображения? Дайте пример.
- Как можете да определите подходящия размер за линейните слоеве в CNN?
Вижте още въпроси и отговори в Convolution neural network (CNN)