Harjoitustietojen valmistelu konvoluutiohermoverkkoa (CNN) varten sisältää useita tärkeitä vaiheita optimaalisen mallin suorituskyvyn ja tarkkojen ennusteiden varmistamiseksi. Tämä prosessi on ratkaisevan tärkeä, koska koulutustietojen laatu ja määrä vaikuttavat suuresti CNN:n kykyyn oppia ja yleistää kuvioita tehokkaasti. Tässä vastauksessa tutkimme vaiheita, jotka liittyvät koulutustietojen valmisteluun CNN:lle.
1. Tiedonkeruu:
Ensimmäinen askel koulutusdatan valmistelussa on kerätä monipuolinen ja edustava tietojoukko. Tämä edellyttää kuvien tai muiden asiaankuuluvien tietojen keräämistä, jotka kattavat kaikki luokat tai luokat, joita CNN kouluttaa. On tärkeää varmistaa, että tietojoukko on tasapainossa, mikä tarkoittaa, että jokaisella luokalla on samanlainen määrä näytteitä, jotta vältetään harha johonkin tiettyyn luokkaan.
2. Tietojen esikäsittely:
Kun tietojoukko on kerätty, on tärkeää esikäsitellä tiedot sen standardoimiseksi ja normalisoimiseksi. Tämä vaihe auttaa poistamaan kaikki epäjohdonmukaisuudet tai vaihtelut tiedoista, jotka voivat haitata CNN:n oppimisprosessia. Yleisiä esikäsittelytekniikoita ovat kuvien koon muuttaminen yhtenäiseen kokoon, kuvien muuntaminen yhteiseen väriavaruuteen (esim. RGB) ja pikseliarvojen normalisointi tietylle alueelle (esim. [0, 1]).
3. Tietojen lisäys:
Datan lisäys on tekniikka, jota käytetään keinotekoisesti kasvattamaan harjoitustietojoukon kokoa soveltamalla erilaisia muunnoksia olemassa olevaan dataan. Tämä vaihe auttaa lisäämään muunnelmia ja vähentämään yliasennusta. Esimerkkejä tietojen lisäystekniikoista ovat satunnaiset käännökset, käännökset, käännökset, zoomaukset ja kirkkauden tai kontrastin muutokset. Näitä muunnoksia soveltamalla voimme luoda uusia harjoitusnäytteitä, jotka poikkeavat hieman alkuperäisistä, mikä lisää tietojoukon monimuotoisuutta.
4. Tietojen jakaminen:
Koulutetun CNN:n suorituskyvyn arvioimiseksi ja ylisovituksen estämiseksi on tarpeen jakaa tietojoukko kolmeen osajoukkoon: koulutusjoukko, validointijoukko ja testijoukko. Harjoitussarjaa käytetään CNN:n kouluttamiseen, validointisarjaa käytetään hyperparametrien virittämiseen ja mallin suorituskyvyn seurantaan harjoituksen aikana, ja testisarjaa käytetään koulutetun CNN:n lopullisen suorituskyvyn arvioimiseen. Suositeltu jakosuhde on tyypillisesti noin 70-80 % koulutuksessa, 10-15 % validoinnissa ja 10-15 % testauksessa.
5. Tietojen lataus:
Kun tietojoukko on jaettu, on tärkeää ladata tiedot muistiin tehokkaasti. Tämä vaihe sisältää tiedonlataajien tai generaattoreiden luomisen, jotka voivat ladata ja esikäsitellä tiedot tehokkaasti erissä. Erälataus mahdollistaa rinnakkaiskäsittelyn, mikä nopeuttaa koulutusprosessia ja vähentää muistivaatimuksia. Lisäksi datalataajat voivat soveltaa muita esikäsittelyvaiheita, kuten tietojen sekoittamista, varmistaakseen, että CNN oppii erilaisista näytteistä jokaisen harjoitustoiston aikana.
6. Tietojen tasapainotus (valinnainen):
Joissakin tapauksissa tietojoukko voi olla epätasapainossa, mikä tarkoittaa, että tietyillä luokilla on huomattavasti vähemmän näytteitä kuin toisissa. Tämä voi johtaa puolueellisiin ennusteisiin, joissa CNN pyrkii suosimaan enemmistöluokkaa. Tämän ongelman ratkaisemiseksi voidaan käyttää tekniikoita, kuten vähemmistöluokan ylinäytteenottoa tai enemmistöluokan alinäytteenottoa, tietojoukon tasapainottamiseen. Toinen lähestymistapa on käyttää luokkapainoja harjoituksen aikana, mikä antaa enemmän painoarvoa aliedustetuille luokille.
7. Tietojen normalisointi:
Normalisointi on kriittinen vaihe sen varmistamiseksi, että tulodatalla on nollakeskiarvo ja yksikkövarianssi. Tämä prosessi auttaa vakauttamaan koulutusprosessia ja estämään CNN:n juuttumisen paikallisiin minimiin. Yleisiä normalisointitekniikoita ovat keskiarvon vähentäminen ja jakaminen tietojoukon keskihajonnalla tai tietojen skaalaaminen tietylle alueelle (esim. [-1, 1]). Normalisointia tulee soveltaa johdonmukaisesti sekä harjoitus- että testidataan, jotta varmistetaan, että syötteet ovat samalla alueella.
Harjoitustietojen valmistelu CNN:lle sisältää tiedonkeruun, esikäsittelyn, lisäyksen, jakamisen, lataamisen ja valinnaisesti tasapainotuksen ja normalisoinnin. Jokaisella askeleella on tärkeä rooli sen varmistamisessa, että CNN voi oppia tehokkaasti tiedoista ja tehdä tarkkoja ennusteita. Seuraamalla näitä vaiheita voimme perustaa vankan koulutusputken CNN:n kouluttamiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Konvoluutio-hermoverkko (CNN):
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Mitkä ovat ulostulokanavat?
- Mitä tarkoittaa tulokanavien lukumäärä (nn.Conv1d:n ensimmäinen parametri)?
- Mitkä ovat yleisiä tekniikoita CNN:n suorituskyvyn parantamiseksi harjoittelun aikana?
- Mikä on erän koon merkitys CNN:n koulutuksessa? Miten se vaikuttaa koulutusprosessiin?
- Miksi on tärkeää jakaa tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi? Kuinka paljon dataa yleensä varataan validointiin?
- Mikä on optimointi- ja häviöfunktion tarkoitus konvoluutiohermoverkon (CNN) koulutuksessa?
- Miksi on tärkeää seurata syötetietojen muotoa CNN:n koulutuksen eri vaiheissa?
- Voidaanko konvoluutiokerroksia käyttää muulle datalle kuin kuville? Anna esimerkki.
- Kuinka voit määrittää sopivan koon lineaarisille kerroksille CNN:ssä?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia Convolution-hermoverkossa (CNN)