Вопрос или проблема
Я занимаюсь бинарным классификатором изображений. Я использую сверточную нейронную сеть (CNN), чтобы предсказать, является ли изображение положительным или отрицательным. Проблема в том, что положительный класс составляет только 2% от общего количества образцов. В данном случае я могу получить много изображений, так что это не проблема. Мой вопрос касается того, какой лучший вариант установить для набора данных. Один из вариантов – иметь несбалансированный набор данных, если он крайне несбалансирован, как в этом случае, сеть не будет обучаться, она будет только предсказывать главный класс. Другой вариант – искусственно сбалансировать данные. То, что я сделал, это подготовил набор данных с 40% положительного класса и 60% отрицательного класса. Этот набор данных не отражает настоящую проблему и приводит к потере большого количества образцов. Есть ли лучший вариант?
Спасибо.
Вместо уменьшения объема набора данных вам следует попробовать технику увеличения. Иногда уменьшение объема приводит к потере данных. Используйте техники аугментации, чтобы увеличить размер вашего набора данных.
Ответ или решение
Вопрос о том, как лучше всего организовать набор данных для двоичного классификатора изображений, остается актуальным в сфере компьютерного зрения, особенно когда сталкиваешься с сильно несбалансированными данными. В вашем случае, где положительный класс составляет лишь 2% от общего количества образцов, важно принять обоснованное решение о том, как обрабатывать этот дисбаланс для достижения наилучших результатов классификации.
Проблема несбалансированных данных
Несбалансированный набор данных может привести к тому, что модель будет предсказывать лишь доминирующий класс, игнорируя редкий класс. Это особенно критично, когда речь идет о положительном классе, который может представлять важные события или явления. Ваша текущая стратегия уменьшения выборки, при которой положительный класс составляет 40% и отрицательный 60%, действительно изменяет характеристики реальных данных и может привести к снижению производительности модели.
Альтернативные подходы
1. Увеличение выборки (Upsampling)
Одним из эффективных решений будет использование техники увеличения выборки для создания дополнительных образцов положительного класса. Вы можете применить разнообразные методы, такие как:
-
Генерация синтетических данных: Используя алгоритмы, вроде SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), можно создавать новые образцы на основе уже существующих.
-
Аугментация изображений: Повороты, сдвиги, изменения яркости и контрастности помогут разнообразить данные, увеличивая количество примеров положительного класса, что в свою очередь улучшит обучение вашей модели.
2. Взвешивание классов
Другим вариантом является использование весов классов в функции потерь. Это позволит модели уделять больше внимания редкому положительному классу, даже если его количество в обучающем наборе невелико. Например, можно применить функцию потерь с некоторыми модификациями, чтобы максимизировать чувствительность к положительному классу.
3. Обучение на изначально несбалансированном наборе
Иногда целесообразно обучать модель на первоначально несбалансированных данных, но с использованием специализированных алгоритмов, разработанных для работы с такими данными. Выбор подходящей архитектуры нейросети и ее настройка могут существенно повлиять на итоговую производительность.
4. Обратные выборки
Если у вас есть возможность, вы можете рассмотреть сценарий, при котором вы получаете больше данных положительного класса взамен. Это позволит вам сохранить баланс, не теряя важную информацию из редкого класса.
Заключение
Учитывая все вышесказанное, наиболее разумным решением станет применение методов увеличения выборки или взвешивания классов. Это позволит вам сохранить реалистичность данных, избегая потери информации, и обеспечит более эффективное обучение вашей модели. Использование гибридного подхода, совмещение различных методов, также может значительно повысить качество предсказаний. Не забывайте регулярно проводить валидацию модели, чтобы убедиться в ее способности обрабатывать реальные несбалансированные данные.