Вопрос или проблема
Я понял из этого поста, что нам нужно нормализовать тренировочные характеристики и масштабировать тестовые/валидационные характеристики с использованием тренировочных данных.
Мои тренировочные образцы имеют фиксированные размеры, но размеры валидационных и тестовых данных переменные. Я могу применить нулевое среднее и единичную дисперсию для тренировочных данных, но как мне нормализовать образцы валидационных/тестовых данных?
Это распространенный случай в обработке изображений и аудио, вам нужно найти способ, при котором размеры остаются одинаковыми, например, нормализуя по каналам.
Если у вас есть одномерный вектор характеристик, взятие среднего и дисперсии всех переменных в конечном итоге приведет к нормализации, которая работает в компьютерном зрении как волшебство. Это также способ уменьшить стоимость пространства вашего алгоритма нормализации.
Самый простой способ — дополнить ваши данные до одной и той же длины. Например, сделайте так, чтобы все тренировочные, валидационные и тестовые объекты имели одинаковую длину, добавляя 0 в конец или в начало каждого объекта, тогда ваша проблема должна решиться. Вы можете обратиться к следующему примеру keras для лучшего понимания.
Ответ или решение
Проблема нормализации признаков в обучении ИТ-моделей
При работе с моделями машинного обучения, особенно в контексте обработки изображений и аудио, одной из ключевых задач является нормализация данных. Учитывая ваше описание, проблема нормализации возникает из-за различий в размерах обучающих и тестовых/валидационных выборок. Давайте подробно рассмотрим, как правильно подойти к этой проблеме.
Понимание нормализации
Нормализация признаков — это процесс, который позволяет привести данные к единой шкале, что обеспечивает более эффективное обучение модели. Обычно используется метод приведения к нулевому среднему и единичной дисперсии (zero mean, unit variance). Это позволяет избавиться от лишнего влияния, оказывается на модель величин исходных признаков.
Проблема переменной размерности
Вы упоминаете, что выборка для обучения имеет фиксированный размер, в то время как размеры валидационных и тестовых данных могут варьироваться. Это создает трудности при нормализации, так как стандартные методы предполагают одинаковую размерность данных.
Решения для нормализации
-
Нормализация по каналам:
Если ваши данные представляют собой многоканальные сигналы (например, RGB-изображения), нормализация может осуществляться по каждому каналу отдельно. Это значит, что вы будете вычислять среднее и стандартное отклонение для каждого канала (например, красного, зеленого и синего отдельно) на обучающих данных, а затем применять те же параметры для валидационных и тестовых данных. -
Использование нулевого дополнения (padding):
Если возможно, вы можете дополнить ваши данные (например, нулями) так, чтобы все выборки имели одинаковую длину. Это позволяет использовать одно и то же преобразование на всей выборке. Например, если ваши аудиофайлы имеют различную длину, добавление нулевых значений в конце более коротких файлов обеспечит их совместимость. -
Стратегия усечения (truncation):
В ситуациях, когда расширение данных нулями недопустимо, вы можете рассмотреть возможность обрезки более длинных выборок до размера, соответствующего обучающим данным. Однако будьте осторожны, чтобы не потерять критическую информацию. -
Использование библиотек:
Современные библиотеки, такие как Keras и TensorFlow, предоставляют мощные инструменты для обработки и преобработки данных. Вы можете ознакомиться с примерами использования маскирования и дополнения в Keras, что может значительно упростить вашу работу. В пример, вы можете посетить Understanding masking and padding.
Резюме
Ваша задача по нормализации валидационных и тестовых данных является распространенной проблемой в машинном обучении. Правильное применение методов нормализации и выбор подхода к работе с переменной размерностью данных поможет избежать проблем, связанных с разными шкалами входных данных. Использование стратегий, таких как нормализация по каналам и дополнение, позволят вам сохранить целостность данных и улучшить качество модели. Важно тестировать различные подходы и выбирать тот, который наиболее подходит для ваших специфических задач и данных.
Таким образом, решая проблему нормализации, вы не только обеспечите более глубокое понимание ваших данных, но и повысите точность и надежность вашей модели.