Priprema podataka za obuku za konvolucionu neuronsku mrežu (CNN) uključuje nekoliko važnih koraka kako bi se osigurale optimalne performanse modela i tačna predviđanja. Ovaj proces je ključan jer kvalitet i kvantitet podataka o obuci uvelike utiču na sposobnost CNN-a da uči i efikasno generalizuje obrasce. U ovom odgovoru ćemo istražiti korake uključene u pripremu podataka o obuci za CNN.
1. Prikupljanje podataka:
Prvi korak u pripremi podataka o obuci je prikupljanje raznolikog i reprezentativnog skupa podataka. Ovo uključuje prikupljanje slika ili drugih relevantnih podataka koji pokrivaju čitav niz klasa ili kategorija za koje će CNN biti obučen. Važno je osigurati da je skup podataka izbalansiran, što znači da svaka klasa ima sličan broj uzoraka, kako bi se spriječila pristranost prema bilo kojoj određenoj klasi.
2. Prethodna obrada podataka:
Jednom kada se skup podataka prikupi, neophodno je prethodno obraditi podatke kako bi se standardizirali i normalizirali. Ovaj korak pomaže da se uklone sve nedosljednosti ili varijacije u podacima koje bi mogle ometati CNN-ov proces učenja. Uobičajene tehnike preprocesiranja uključuju promjenu veličine slike do konzistentne veličine, pretvaranje slika u zajednički prostor boja (npr. RGB) i normalizaciju vrijednosti piksela na određeni raspon (npr. [0, 1]).
3. Povećanje podataka:
Povećanje podataka je tehnika koja se koristi za umjetno povećanje veličine skupa podataka za obuku primjenom različitih transformacija na postojeće podatke. Ovaj korak pomaže u uvođenju dodatnih varijacija i smanjenju prenamjene. Primjeri tehnika povećanja podataka uključuju nasumične rotacije, translacije, preokretanja, zumiranja i promjene svjetline ili kontrasta. Primjenom ovih transformacija možemo kreirati nove uzorke za obuku koji se malo razlikuju od originalnih, čime se povećava raznolikost skupa podataka.
4. Podjela podataka:
Da biste procijenili performanse obučenog CNN-a i spriječili prekomjerno prilagođavanje, potrebno je podijeliti skup podataka u tri podskupa: skup za obuku, skup za validaciju i skup za testiranje. Skup za obuku se koristi za obuku CNN-a, set za validaciju se koristi za podešavanje hiperparametara i praćenje performansi modela tokom treninga, a skup za testiranje se koristi za procjenu konačne performanse obučenog CNN-a. Preporučeni omjer podjele je obično oko 70-80% za obuku, 10-15% za validaciju i 10-15% za testiranje.
5. Učitavanje podataka:
Nakon što se skup podataka podijeli, bitno je efikasno učitati podatke u memoriju. Ovaj korak uključuje kreiranje učitavača podataka ili generatora koji mogu efikasno učitavati i preobraditi podatke u serijama. Paketno učitavanje omogućava paralelnu obradu, što ubrzava proces obuke i smanjuje zahtjeve za memorijom. Dodatno, učitavači podataka mogu primijeniti daljnje korake predobrade, kao što je miješanje podataka, kako bi osigurali da CNN uči iz raznolikog raspona uzoraka tokom svake iteracije obuke.
6. Balansiranje podataka (opciono):
U nekim slučajevima, skup podataka može biti neuravnotežen, što znači da određene klase imaju znatno manje uzoraka u odnosu na druge. Ovo može dovesti do pristrasnih predviđanja, gdje CNN ima tendenciju favoriziranja većinske klase. Da bi se riješio ovaj problem, mogu se koristiti tehnike kao što je preduzorkovanje manjinske klase ili poduzorkovanje većinske klase kako bi se uravnotežio skup podataka. Drugi pristup je korištenje utega za vrijeme treninga, dajući veći značaj nedovoljno zastupljenim klasama.
7. Normalizacija podataka:
Normalizacija je kritičan korak kako bi se osiguralo da ulazni podaci imaju nultu srednju vrijednost i jediničnu varijansu. Ovaj proces pomaže u stabilizaciji procesa obuke i sprečavanju da se CNN zaglavi u lokalnim minimumima. Uobičajene tehnike normalizacije uključuju oduzimanje srednje vrijednosti i dijeljenje standardnom devijacijom skupa podataka ili skaliranje podataka na određeni raspon (npr. [-1, 1]). Normalizaciju treba dosljedno primjenjivati i na podatke o obuci i na testu kako bi se osiguralo da su ulazi u istom rasponu.
Priprema podataka obuke za CNN uključuje prikupljanje podataka, prethodnu obradu, povećanje, razdvajanje, učitavanje i opciono balansiranje i normalizaciju. Svaki korak igra vitalnu ulogu u osiguravanju da CNN može efikasno učiti iz podataka i praviti tačna predviđanja. Prateći ove korake, možemo postaviti robusnu obuku za obuku CNN-a.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Konvoluciona neuronska mreža (CNN):
- Koja je najveća konvoluciona neuronska mreža napravljena?
- Koji su izlazni kanali?
- Šta znači broj ulaznih kanala (1. parametar nn.Conv2d)?
- Koje su neke uobičajene tehnike za poboljšanje performansi CNN-a tokom treninga?
- Koji je značaj veličine grupe u obuci CNN-a? Kako to utiče na proces obuke?
- Zašto je važno podijeliti podatke u skupove za obuku i validaciju? Koliko podataka se obično dodjeljuje za validaciju?
- Koja je svrha funkcije optimizatora i gubitka u obuci konvolucione neuronske mreže (CNN)?
- Zašto je važno pratiti oblik ulaznih podataka u različitim fazama tokom obuke CNN-a?
- Mogu li se konvolucijski slojevi koristiti za podatke osim slika? Navedite primjer.
- Kako možete odrediti odgovarajuću veličinu za linearne slojeve u CNN-u?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Convolution neuronskoj mreži (CNN)