Вопрос или проблема
Я создал 4 x 4 двумерные изображения из сигнала. Теперь я хочу подать эти данные в сверточную нейронную сеть. Как мне выбрать количество фильтров, размер ядра для такого небольшого, по форме и размеру набора данных (4 x 4, 320 изображений)? Должен ли я использовать слой максимального подбора?
Примечание: Я уже реализовал модель для этого набора данных, и точность составляет 78.125%. Модель следующая:
Поскольку изображения имеют размер всего 4×4, вы можете сделать следующее:
-
Вы можете изменить размер изображения на гораздо большую величину, например, 28×28, а затем использовать sharpen или выравнивание гистограммы для повышения контраста. Затем используйте массивы ядер 3x3x16 и 3x3x32 в 2 сверточных слоях. Остальное – полностью соединено.
-
Изображения могут быть поданы как 4×4 изображения, но используйте более короткую нейронную сеть. Один сверточный слой с подкладкой и размером 3x3x32 подойдет.
-
Используйте что-то похожее на google nets, модуль inception, в котором выходы от нескольких сверток комбинируются.
Ответ или решение
Для эффективной настройки фильтров и размера ядра свёрточной нейронной сети (CNN) для вашего набора данных с изображениями размером 4×4 с 320 примерами, следует учитывать несколько аспектов.
Рекомендации по выбору фильтров и размера ядра:
-
Размер ядра:
- Поскольку ваши изображения очень маленькие (4×4), использование большого ядра, например 5×5 или 7×7, может привести к потере значительной части информации. Рекомендуется начать с ядра 3×3.
- Использование 3×3 конволюционных ядер позволит вам лучше захватывать пространственные признаки, сохраняя при этом размер выходного изображения.
-
Количество фильтров:
- Количество фильтров зависит от сложности задачи и объема данных. Поскольку у вас 320 изображений, стоит использовать от 16 до 64 фильтров в первом слое, что позволит модели извлекать различные признаки из данных. Более глубокие слои могут иметь 64-128 фильтров в зависимости от непосредственных потребностей.
-
Паддинг и Страйд:
- Используйте паддинг (например, ‘same’ или ‘valid’), чтобы сохранить размер выходного изображения или уменьшить его меньше, что благоприятно сказывается на обработке малых входных данных.
- Страйд лучше установить равным 1, чтобы выходное изображение не уменьшалось слишком быстро.
-
Макспулинг:
- Из-за малых размеров изображений, использование слоя макспулинга может не дать желаемого эффекта, но все же стоит рассмотреть его применение. Один слой макспулинга с размером 2×2 может помочь уменьшить размер выходных данных и выделить наиболее значимые признаки, если ваша архитектура включает несколько уровней свёртки.
-
Архитектура:
- Первая свёрточная слой с 3×3 ядрами и 16-32 фильтрами – отличный старт. Затем можно добавить еще один свёрточный слой или полносвязный слой для обработки. Также рассмотрите возможность добавления слоев Batch Normalization и Dropout для улучшения обобщающей способности модели и предотвращения переобучения.
- Возможно, стоит изучить использование инцепционных модулей, которые комбинируют выход нескольких свёрток различного размера, если желаете поднять архитектурную сложность вашей модели.
-
Обработка данных:
- Одна из важных стадий – это предварительная обработка данных. Убедитесь, что изображения нормализованы (например, значения пикселей разделены на 255) и, при необходимости, проведите аугментацию данных, чтобы увеличить объем данных и улучшить общую производительность модели.
Заключение:
Данные рекомендации помогут вам настроить архитектуру CNN для обработки ваших изображений 4×4. Начните с простого решения и постепенно увеличивайте сложность и количество параметров. Оптимизация гиперпараметров также будет ключевым шагом, который повлияет на конечные результаты. Изучайте также различные архитектуры нейронных сетей, экспериментируйте с параметрами и отслеживайте их влияние на точность вашей модели.