Припрема података за обуку за конволуциону неуронску мрежу (ЦНН) укључује неколико важних корака како би се осигурале оптималне перформансе модела и тачна предвиђања. Овај процес је кључан јер квалитет и квантитет података о обуци у великој мери утичу на способност ЦНН-а да ефикасно учи и генерализује обрасце. У овом одговору ћемо истражити кораке укључене у припрему података о обуци за ЦНН.
1. Прикупљање података:
Први корак у припреми података за обуку је прикупљање разноликог и репрезентативног скупа података. Ово укључује прикупљање слика или других релевантних података који покривају читав низ класа или категорија за које ће ЦНН бити обучен. Важно је осигурати да је скуп података избалансиран, што значи да свака класа има сличан број узорака, како би се спречила пристрасност према било којој одређеној класи.
2. Претходна обрада података:
Када се скуп података прикупи, неопходно је претходно обрадити податке да би се стандардизовали и нормализовали. Овај корак помаже да се уклоне све недоследности или варијације у подацима које би могле да ометају ЦНН-ов процес учења. Уобичајене технике препроцесирања укључују промену величине слике до конзистентне величине, претварање слика у заједнички простор боја (нпр. РГБ) и нормализацију вредности пиксела на одређени опсег (нпр. [0, 1]).
3. Повећање података:
Повећање података је техника која се користи за вештачко повећање величине скупа података за обуку применом различитих трансформација на постојеће податке. Овај корак помаже у увођењу додатних варијација и смањењу прекомерне опреме. Примери техника повећања података укључују насумичне ротације, преводе, преокретања, зумирања и промене у осветљености или контрасту. Применом ових трансформација можемо креирати нове узорке за обуку који се мало разликују од оригиналних, чиме се повећава разноврсност скупа података.
4. Подела података:
Да бисте проценили перформансе обученог ЦНН-а и спречили прекомерно прилагођавање, неопходно је поделити скуп података у три подскупа: скуп за обуку, сет за валидацију и скуп за тестирање. Скуп за обуку се користи за обуку ЦНН-а, сет за валидацију се користи за подешавање хиперпараметара и праћење перформанси модела током обуке, а скуп за тестирање се користи за процену коначног учинка обученог ЦНН-а. Препоручени однос поделе је обично око 70-80% за обуку, 10-15% за валидацију и 10-15% за тестирање.
5. Учитавање података:
Након што се скуп података подели, неопходно је ефикасно учитати податке у меморију. Овај корак укључује креирање учитавача података или генератора који могу ефикасно учитавати и преобрадити податке у серијама. Пакетно учитавање омогућава паралелну обраду, што убрзава процес обуке и смањује захтеве за меморијом. Поред тога, учитавачи података могу применити даље кораке претходне обраде, као што је мешање података, како би осигурали да ЦНН учи из разноврсног спектра узорака током сваке итерације обуке.
6. Балансирање података (опционо):
У неким случајевима, скуп података може бити неуравнотежен, што значи да одређене класе имају знатно мање узорака у поређењу са другима. Ово може довести до пристрасних предвиђања, где ЦНН тежи да фаворизује већинску класу. Да би се решио овај проблем, могу се користити технике као што је превелико узорковање мањинске класе или недовољно узорковање већинске класе да би се уравнотежио скуп података. Други приступ је коришћење тегова класе током тренинга, дајући већи значај недовољно заступљеним класама.
7. Нормализација података:
Нормализација је критичан корак да би се осигурало да улазни подаци имају нулту средњу вредност и јединичну варијансу. Овај процес помаже да се стабилизује процес обуке и спречи да се ЦНН заглави у локалним минимумима. Уобичајене технике нормализације укључују одузимање средње вредности и дељење стандардном девијацијом скупа података или скалирање података на одређени опсег (нпр. [-1, 1]). Нормализацију треба доследно примењивати и на податке обуке и на тестове како би се осигурало да су улази у истом опсегу.
Припрема података за обуку за ЦНН укључује прикупљање података, претходну обраду, повећање, раздвајање, учитавање и опционо балансирање и нормализацију. Сваки корак игра виталну улогу у осигуравању да ЦНН може ефикасно да учи из података и прави тачна предвиђања. Пратећи ове кораке, можемо да поставимо робусну линију обуке за обуку ЦНН-а.
Остала недавна питања и одговори у вези Конволуциона неуронска мрежа (ЦНН):
- Која је највећа конволуциона неуронска мрежа направљена?
- Који су излазни канали?
- Шта значи број улазних канала (1. параметар нн.Цонв2д)?
- Које су неке уобичајене технике за побољшање перформанси ЦНН-а током обуке?
- Какав је значај величине групе у обуци ЦНН-а? Како то утиче на процес обуке?
- Зашто је важно поделити податке у скупове за обуку и валидацију? Колико података се обично додељује за валидацију?
- Која је сврха функције оптимизатора и губитка у обуци конволуционе неуронске мреже (ЦНН)?
- Зашто је важно пратити облик улазних података у различитим фазама током обуке ЦНН-а?
- Да ли се конволуцијски слојеви могу користити за податке који нису слике? Наведите пример.
- Како можете одредити одговарајућу величину за линеарне слојеве у ЦНН-у?
Погледајте више питања и одговора у Цонволутион неуронској мрежи (ЦНН)