Die voorbereiding van die opleidingsdata vir 'n Convolutional Neural Network (CNN) behels verskeie belangrike stappe om optimale modelprestasie en akkurate voorspellings te verseker. Hierdie proses is van kardinale belang aangesien die kwaliteit en kwantiteit van opleidingsdata 'n groot invloed het op die CNN se vermoë om patrone effektief te leer en te veralgemeen. In hierdie antwoord sal ons die stappe ondersoek wat betrokke is by die voorbereiding van opleidingsdata vir 'n CNN.
1. Data-insameling:
Die eerste stap in die voorbereiding van opleidingsdata is om 'n diverse en verteenwoordigende datastel in te samel. Dit behels die versameling van beelde of ander relevante data wat die hele reeks klasse of kategorieë dek waarop CNN opgelei sal word. Dit is belangrik om te verseker dat die datastel gebalanseerd is, wat beteken dat elke klas 'n soortgelyke aantal steekproewe het, om vooroordeel teenoor enige spesifieke klas te voorkom.
2. Datavoorverwerking:
Sodra die datastel ingesamel is, is dit noodsaaklik om die data vooraf te verwerk om dit te standaardiseer en te normaliseer. Hierdie stap help om enige teenstrydighede of variasies in die data te verwyder wat die CNN se leerproses kan belemmer. Algemene voorverwerkingstegnieke sluit in die grootte van beelde na 'n konsekwente grootte, die omskakeling van beelde na 'n algemene kleurspasie (bv. RGB), en die normalisering van pixelwaardes na 'n sekere reeks (bv. [0, 1]).
3. Datavergroting:
Datavergroting is 'n tegniek wat gebruik word om die grootte van die opleidingdatastel kunsmatig te vergroot deur verskeie transformasies op die bestaande data toe te pas. Hierdie stap help om bykomende variasies in te voer en oorpassing te verminder. Voorbeelde van datavergrotingstegnieke sluit in ewekansige rotasies, vertalings, flips, zooms en veranderinge in helderheid of kontras. Deur hierdie transformasies toe te pas, kan ons nuwe opleidingsmonsters skep wat effens verskil van die oorspronklike, en sodoende die diversiteit van die datastel verhoog.
4. Dataverdeling:
Om die prestasie van die opgeleide CNN te evalueer en oorpassing te voorkom, is dit nodig om die datastel in drie substelle te verdeel: opleidingstel, valideringsstel en toetsstel. Die opleidingstel word gebruik om die CNN op te lei, die validasiestel word gebruik om hiperparameters in te stel en die model se prestasie tydens opleiding te monitor, en die toetsstel word gebruik om die finale prestasie van die opgeleide CNN te evalueer. Die aanbevole verdeelverhouding is tipies ongeveer 70-80% vir opleiding, 10-15% vir validering en 10-15% vir toetsing.
5. Data laai:
Nadat die datastel verdeel is, is dit noodsaaklik om die data doeltreffend in die geheue te laai. Hierdie stap behels die skep van datalaaiers of kragopwekkers wat die data doeltreffend in bondels kan laai en vooraf verwerk. Batch-laai maak voorsiening vir parallelle verwerking, wat die opleidingsproses versnel en geheuevereistes verminder. Daarbenewens kan datalaaiers verdere voorverwerkingstappe toepas, soos om die data te skommel, om te verseker dat die CNN tydens elke opleidingsiterasie uit 'n diverse reeks monsters leer.
6. Databalansering (opsioneel):
In sommige gevalle kan die datastel ongebalanseerd wees, wat beteken dat sekere klasse aansienlik minder monsters het in vergelyking met ander. Dit kan lei tot bevooroordeelde voorspellings, waar die CNN geneig is om die meerderheidsklas te bevoordeel. Om hierdie probleem aan te spreek, kan tegnieke soos oorsteekproefneming van die minderheidsklas of ondersteekproefneming van die meerderheidsklas aangewend word om die datastel te balanseer. 'n Ander benadering is om klasgewigte tydens opleiding te gebruik, wat meer belangrikheid gee aan die onderverteenwoordigde klasse.
7. Datanormalisering:
Normalisering is 'n kritieke stap om te verseker dat die insetdata geen gemiddelde en eenheidsafwyking het nie. Hierdie proses help om die opleidingsproses te stabiliseer en te voorkom dat die CNN in plaaslike minima vashaak. Algemene normaliseringstegnieke sluit in om die gemiddelde af te trek en te deel deur die standaardafwyking van die datastel of om die data na 'n spesifieke reeks te skaal (bv. [-1, 1]). Normalisering moet konsekwent toegepas word op beide die opleiding- en toetsdata om te verseker dat die insette in dieselfde reeks is.
Die voorbereiding van die opleidingsdata vir 'n CNN behels data-insameling, voorverwerking, aanvulling, splitsing, laai, en opsioneel balansering en normalisering. Elke stap speel 'n belangrike rol om te verseker dat die CNN effektief uit die data kan leer en akkurate voorspellings kan maak. Deur hierdie stappe te volg, kan ons 'n robuuste opleidingspyplyn opstel vir die opleiding van 'n CNN.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Neurale netwerk vir konvolusie (CNN):
- Wat is die grootste konvolusionele neurale netwerk wat gemaak is?
- Wat is die uitsetkanale?
- Wat is die betekenis van aantal invoerkanale (die 1ste parameter van nn.Conv2d)?
- Wat is 'n paar algemene tegnieke om die prestasie van 'n CNN tydens opleiding te verbeter?
- Wat is die betekenis van die groepgrootte in die opleiding van 'n CNN? Hoe beïnvloed dit die opleidingsproses?
- Waarom is dit belangrik om die data in opleiding- en valideringsstelle te verdeel? Hoeveel data word tipies vir validering toegeken?
- Wat is die doel van die optimaliseerder- en verliesfunksie in die opleiding van 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN)?
- Waarom is dit belangrik om die vorm van die invoerdata op verskillende stadiums te monitor tydens die opleiding van 'n CNN?
- Kan konvolusionele lae vir ander data as beelde gebruik word? Gee 'n voorbeeld.
- Hoe kan jy die toepaslike grootte vir die lineêre lae in 'n CNN bepaal?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Convolution neurale netwerk (CNN)