Priprava podatkov o usposabljanju za konvolucijsko nevronsko mrežo (CNN) vključuje več pomembnih korakov za zagotovitev optimalne učinkovitosti modela in natančnih napovedi. Ta proces je ključnega pomena, saj kakovost in količina podatkov o usposabljanju močno vplivata na sposobnost CNN, da se uči in učinkovito posplošuje vzorce. V tem odgovoru bomo raziskali korake pri pripravi podatkov o usposabljanju za CNN.
1. Zbiranje podatkov:
Prvi korak pri pripravi podatkov o usposabljanju je zbiranje raznolikega in reprezentativnega nabora podatkov. To vključuje zbiranje slik ali drugih ustreznih podatkov, ki pokrivajo celotno paleto razredov ali kategorij, za katere se bo CNN usposabljal. Pomembno je zagotoviti, da je nabor podatkov uravnotežen, kar pomeni, da ima vsak razred podobno število vzorcev, da se prepreči pristranskost do katerega koli posameznega razreda.
2. Predhodna obdelava podatkov:
Ko je nabor podatkov zbran, je bistveno, da podatke predhodno obdelamo, da jih standardiziramo in normaliziramo. Ta korak pomaga odstraniti kakršne koli nedoslednosti ali razlike v podatkih, ki bi lahko ovirale učni proces CNN. Običajne tehnike predprocesiranja vključujejo spreminjanje velikosti slik na dosledno velikost, pretvorbo slik v skupni barvni prostor (npr. RGB) in normalizacijo vrednosti slikovnih pik na določen obseg (npr. [0, 1]).
3. Povečanje podatkov:
Razširitev podatkov je tehnika, ki se uporablja za umetno povečanje velikosti nabora podatkov o usposabljanju z uporabo različnih transformacij obstoječih podatkov. Ta korak pomaga uvesti dodatne različice in zmanjšati prekomerno opremljanje. Primeri tehnik povečanja podatkov vključujejo naključne rotacije, premike, obračanje, povečave in spremembe svetlosti ali kontrasta. Z uporabo teh transformacij lahko ustvarimo nove vzorce usposabljanja, ki se nekoliko razlikujejo od prvotnih, s čimer povečamo raznolikost nabora podatkov.
4. Razdelitev podatkov:
Za ovrednotenje uspešnosti usposobljenega CNN in preprečevanje prekomernega opremljanja je treba nabor podatkov razdeliti na tri podnabore: nabor za usposabljanje, nabor za validacijo in nabor za testiranje. Vadbeni niz se uporablja za usposabljanje CNN, validacijski niz se uporablja za nastavitev hiperparametrov in spremljanje delovanja modela med usposabljanjem, testni niz pa se uporablja za ovrednotenje končne zmogljivosti usposobljenega CNN. Priporočeno razmerje delitve je običajno okoli 70-80 % za usposabljanje, 10-15 % za validacijo in 10-15 % za testiranje.
5. Nalaganje podatkov:
Ko je nabor podatkov razdeljen, je bistveno, da podatke učinkovito naložite v pomnilnik. Ta korak vključuje ustvarjanje nalagalnikov podatkov ali generatorjev, ki lahko učinkovito naložijo in predobdelajo podatke v serijah. Paketno nalaganje omogoča vzporedno obdelavo, kar pospeši proces usposabljanja in zmanjša pomnilniške zahteve. Poleg tega lahko nalagalniki podatkov uporabijo nadaljnje korake predprocesiranja, kot je mešanje podatkov, da zagotovijo, da se CNN uči iz raznolikega nabora vzorcev med vsako ponovitvijo usposabljanja.
6. Uravnoteženje podatkov (neobvezno):
V nekaterih primerih je nabor podatkov lahko neuravnotežen, kar pomeni, da imajo določeni razredi bistveno manj vzorcev v primerjavi z drugimi. To lahko privede do pristranskih napovedi, kjer CNN daje prednost večinskemu razredu. Za rešitev te težave je mogoče uporabiti tehnike, kot je prekomerno vzorčenje manjšinskega razreda ali premajhno vzorčenje večinskega razreda, da se uravnoteži nabor podatkov. Drug pristop je uporaba uteži razredov med usposabljanjem, pri čemer se daje večji pomen premalo zastopanim razredom.
7. Normalizacija podatkov:
Normalizacija je kritičen korak za zagotovitev, da imajo vhodni podatki nič povprečja in variance enote. Ta proces pomaga stabilizirati proces usposabljanja in preprečuje, da bi se CNN zagozdil v lokalnih minimumih. Običajne tehnike normalizacije vključujejo odštevanje povprečja in deljenje s standardnim odklonom nabora podatkov ali skaliranje podatkov na določen obseg (npr. [-1, 1]). Normalizacijo je treba dosledno uporabljati za podatke o usposabljanju in testih, da se zagotovi, da so vhodni podatki v istem obsegu.
Priprava podatkov o usposabljanju za CNN vključuje zbiranje podatkov, predhodno obdelavo, povečanje, razdelitev, nalaganje in po izbiri uravnoteženje in normalizacijo. Vsak korak ima ključno vlogo pri zagotavljanju, da se lahko CNN učinkovito uči iz podatkov in daje natančne napovedi. Če sledimo tem korakom, lahko vzpostavimo robusten cevovod usposabljanja za usposabljanje CNN.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Konvolucijska nevronska mreža (CNN):
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kakšni so izhodni kanali?
- Kaj pomeni število vhodnih kanalov (prvi parameter nn.Conv1d)?
- Katere so nekatere običajne tehnike za izboljšanje delovanja CNN med usposabljanjem?
- Kakšen je pomen velikosti serije pri usposabljanju CNN? Kako vpliva na proces treninga?
- Zakaj je pomembno razdeliti podatke na nize za usposabljanje in validacijo? Koliko podatkov je običajno dodeljenih za validacijo?
- Kakšen je namen optimizatorja in funkcije izgube pri usposabljanju konvolucijske nevronske mreže (CNN)?
- Zakaj je med usposabljanjem CNN pomembno spremljati obliko vhodnih podatkov na različnih stopnjah?
- Ali je mogoče konvolucijske plasti uporabiti za podatke, ki niso slike? Navedite primer.
- Kako lahko določite ustrezno velikost za linearne plasti v CNN?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Convolution neural network (CNN)