Вопрос или проблема
Я обучаю CNN на изображениях, которые имеют много горизонтальных черных линий (из-за особенностей сенсора). Я думаю о том, чтобы удалить эти артефакты с помощью какой-то предподготовки (интерполяция, медианные фильтры…). Дело в том, имеет ли это смысл, поскольку CNN пытается применить оптимальную фильтрацию? (если какое-то 2D-фильтрующее действие предполагается сделать непосредственно перед CNN, это всего лишь добавляет детерминированный слой в начале сети…)
Это эмпирический вопрос, на который можно ответить с помощью кросс-валидации.
Рассмотрите возможность сохранения или удаления артефактов сенсора в качестве гиперпараметра. Проверьте, влияют ли разные значения этого гиперпараметра на производительность по оценочному метрике на отложенном наборе данных.
Ответ или решение
Интерполяция изображений перед передачей их в свёрточные нейронные сети (CNN) — это обширная тема, которая требует тщательного анализа. Рассмотрим причины, по которым, возможно, стоит рассмотреть этот подход, а также его недостатки.
Фон проблемы
При обучении CNN на изображениях с заметными горизонтальными черными линиями, вызванными особенностями сенсора, важно оценить, как эти артефакты могут повлиять на результаты. Артефакты могут ухудшить качество обучения и снизить эффективность модели, так как CNN может неправильно интерпретировать эти линии как значимые признаки, вместо того чтобы воспринимать их как шум.
Аргументы в пользу интерполяции перед CNN
-
Предварительная обработка изображений: Применение интерполяции или других методов фильтрации, таких как медианный фильтр, может помочь улучшить качество изображений, убирая нежелательные артефакты. Это может привести к более чистым данным для обучения и, как следствие, к лучшим показателям производительности модели.
-
Контроль над входными данными:Заранее убрав артефакты, вы добавляете уровень контролируемости над входными данными, с которыми будет работать CNN. Это может особенно быть полезно в задачах, где точность критична, и где модель должна фокусироваться на значимых признаках изображений.
-
Снижение сложности: CNN могут быть заведомо сложными и трудоемкими в обучении. Удаление нежелательных артефактов до подачи данных в сеть может снизить объем вычислений и упрощает задачу, что может ускорить процесс обучения.
Аргументы против интерполяции перед CNN
-
Оптимизация на уровне сети: Один из ключевых аспектов CNN заключается в том, что они автоматически оптимизируют процессы фильтрации и выделения признаков. Если вы добавляете детерминированный слой для фильтрации, это может уменьшить способность модели к обучению. CNN уже спроектированы для извлечения значимых структур из данных, и предварительная фильтрация может признаться излишней.
-
Потенциальное искажение признаков: Интерполяция и другие методы фильтрации могут изменить распределение данных, что может вызвать нежелательные последствия, такие как искажение важных признаков изображения, что в свою очередь может привести к ухудшению производительности модели.
-
Необходимость в проверке гипотез: Каждое изменение в начале архитектуры CNN должно быть проверено. Важно рассмотреть интерполяцию как гиперпараметр и провести кросс-валидацию, чтобы определить, как эти изменения влияют на показатели модели. Понадобится уделить внимание метрикам, которые вы учитываете, и помнить, что даже небольшие изменения могут повлиять на качество.
Заключение
Таким образом, стоит ли применять интерполяцию перед CNN? Ответ на этот вопрос не является однозначным и зависит от конкретного контекста задачи и доступных данных. Обязательно проведите тщательный анализ производительности модели с различными подходами к предварительной обработке. Возможно, стоит рассмотреть интерполяцию как гиперпараметр и протестировать ее влияние на ваших данных. Это и будет наилучшим подходом для получения объективного ответа на вопрос о целесообразности применения интерполяции изображений перед CNN.