Konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) koolitusandmete ettevalmistamine hõlmab mitmeid olulisi samme, et tagada mudeli optimaalne jõudlus ja täpsed prognoosid. See protsess on ülioluline, kuna koolitusandmete kvaliteet ja kogus mõjutavad suuresti CNN-i võimet õppida ja mustreid tõhusalt üldistada. Selles vastuses uurime CNN-i jaoks koolitusandmete ettevalmistamise etappe.
1. Andmete kogumine:
Esimene samm koolitusandmete ettevalmistamisel on mitmekesise ja esindusliku andmekogumi kogumine. See hõlmab piltide või muude asjakohaste andmete kogumist, mis hõlmavad kõiki klasse või kategooriaid, mida CNN koolitab. Oluline on tagada, et andmestik oleks tasakaalus, mis tähendab, et igal klassil oleks sarnane arv valimeid, et vältida kallutamist ühegi konkreetse klassi suhtes.
2. Andmete eeltöötlus:
Kui andmestik on kogutud, on oluline andmeid eeltöötleda, et neid standardiseerida ja normaliseerida. See samm aitab eemaldada andmetes kõik ebakõlad või variatsioonid, mis võivad CNN-i õppeprotsessi takistada. Levinud eeltöötlustehnikad hõlmavad piltide suuruse muutmist ühtse suuruseni, kujutiste teisendamist ühisesse värviruumi (nt RGB) ja piksliväärtuste normaliseerimist teatud vahemikku (nt [0, 1]).
3. Andmete suurendamine:
Andmete suurendamine on tehnika, mida kasutatakse treeningandmete kogumi suuruse kunstlikuks suurendamiseks, rakendades olemasolevatele andmetele erinevaid teisendusi. See samm aitab luua täiendavaid variatsioone ja vähendada ülepaigutamist. Andmete suurendamise tehnikate näidete hulka kuuluvad juhuslikud pööramised, tõlked, ümberpööramised, suumid ning heleduse või kontrasti muutused. Neid teisendusi rakendades saame luua uusi koolitusnäidiseid, mis erinevad veidi algsetest, suurendades seeläbi andmestiku mitmekesisust.
4. Andmete jagamine:
Koolitatud CNN-i jõudluse hindamiseks ja ülepaigutamise vältimiseks on vaja andmekogum jagada kolmeks alamhulgaks: koolituskomplekt, valideerimiskomplekt ja testkomplekt. Treeningkomplekti kasutatakse CNN-i treenimiseks, valideerimiskomplekti kasutatakse hüperparameetrite häälestamiseks ja mudeli jõudluse jälgimiseks treeningu ajal ning testikomplekti kasutatakse koolitatud CNN-i lõpliku jõudluse hindamiseks. Soovitatav jaotussuhe on tavaliselt koolituse jaoks umbes 70–80%, valideerimisel 10–15% ja testimisel 10–15%.
5. Andmete laadimine:
Pärast andmestiku jagamist on oluline andmed tõhusalt mällu laadida. See samm hõlmab andmelaadijate või generaatorite loomist, mis suudavad andmeid tõhusalt pakettidena laadida ja eeltöödelda. Partii laadimine võimaldab paralleelset töötlemist, mis kiirendab koolitusprotsessi ja vähendab mäluvajadust. Lisaks saavad andmelaadijad rakendada täiendavaid eeltöötlusetappe, nagu andmete segamine, tagamaks, et CNN õpib iga treeningu iteratsiooni ajal mitmesugustest proovidest.
6. Andmete tasakaalustamine (valikuline):
Mõnel juhul võib andmekogum olla tasakaalustamata, mis tähendab, et teatud klassidel on teistega võrreldes oluliselt vähem valimeid. See võib viia kallutatud ennustusteni, kus CNN kipub eelistama enamusklassi. Selle probleemi lahendamiseks saab andmestiku tasakaalustamiseks kasutada selliseid tehnikaid nagu vähemusklassi ülevalimine või enamusklassi aladiskreetmine. Teine lähenemisviis on kasutada treeningu ajal klassiraskusi, andes suurema tähtsuse alaesindatud klassidele.
7. Andmete normaliseerimine:
Normaliseerimine on kriitiline samm tagamaks, et sisendandmetel on null keskmine ja ühikuline dispersioon. See protsess aitab stabiliseerida treeningprotsessi ja vältida CNN-i takerdumist kohalikesse miinimumidesse. Levinud normaliseerimistehnikad hõlmavad keskmise lahutamist ja andmestiku standardhälbega jagamist või andmete skaleerimist kindlasse vahemikku (nt [-1, 1]). Normaliseerimist tuleks järjepidevalt rakendada nii koolituse kui ka katseandmete puhul, et tagada sisendite samas suurusjärgus.
Treeningandmete ettevalmistamine CNN-i jaoks hõlmab andmete kogumist, eeltöötlust, suurendamist, jagamist, laadimist ning valikuliselt tasakaalustamist ja normaliseerimist. Iga samm mängib olulist rolli selle tagamisel, et CNN saab andmetest tõhusalt õppida ja teha täpseid ennustusi. Järgides neid samme, saame luua tugeva koolitustoru CNN-i koolitamiseks.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Konversiooni närvivõrk (CNN):
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Mis on väljundkanalid?
- Mida tähendab sisendkanalite arv (nn.Conv1d 2. parameeter)?
- Millised on mõned levinumad tehnikad CNN-i jõudluse parandamiseks treeningu ajal?
- Mis tähtsus on partii suurusel CNN-i koolitamisel? Kuidas see treeningprotsessi mõjutab?
- Miks on oluline jagada andmed koolitus- ja valideerimiskomplektideks? Kui palju andmeid tavaliselt kinnitamiseks eraldatakse?
- Mis on optimeerija ja kadufunktsiooni eesmärk konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) treenimisel?
- Miks on CNN-i treenimise ajal oluline jälgida sisendandmete kuju erinevatel etappidel?
- Kas konvolutsioonikihte saab kasutada muude andmete kui piltide jaoks? Tooge näide.
- Kuidas saate määrata CNN-i lineaarsete kihtide sobiva suuruse?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid Convolutioni närvivõrgus (CNN)