Вопрос или проблема
Мне нужно классифицировать изображения на 2 категории: одобренные и отклоненные. Категория отклоненных имеет разные типы изображений, которые не разрешены (подкатегории), например, нуд или графические картинки с насилием, или аниме и т.д.
Какой подход в обучении CNN будет лучше, или они равны для CNN:
-
Иметь выходной финальный слой с 2 категориями (нейронами) – одобренные и отклоненные
-
Иметь много нейронов в финальном слое, по одному для каждой “подкатегории” (и подавать НС соответствующие метки), а затем, при выполнении фактической инференции, просто вручную
агрегировать их в категорию отклоненных?
Я не уверен, сможет ли CNN легко применять операцию ИЛИ для таких различных подкатегорий при использовании первого подхода, и будет ли такое обучение эффективным. Просто кажется, что подход с множественными категориями проще для НС. Есть ли какая-либо научно обоснованная информация об этом?
Хорошо, я использовал пользовательскую функцию потерь, чтобы оптимизировать оба способа одновременно:
– бинарное отклонение против одобрения
– множественные категории
И использовал коэффициентный аргумент для балансировки между двумя потерями. Вот и всё
Ответ или решение
Когда речь идет о классификации изображений на две категории — одобренные и отклоненные — с учётом наличия подкатегорий в отклоненных изображениях, перед вами стоят несколько подходов к тренировке свёрточной нейронной сети (CNN). Рассмотрим два предложенных подхода и проанализируем их преимущества и недостатки.
Подход 1: Два выходных нейрона (Одобренные и Отклоненные)
Этот метод включает в себя использование одного выходного слоя с двумя нейронами: один для категории "одобрено" и другой для "отклонено". Нейронная сеть будет обучаться различать, является ли изображение одобренным или отклоненным. В этом случае все отклоненные изображения будут агрегироваться в одну категорию.
Преимущества:
- Простота: Данный подход является более простым в реализации. Не требуется обрабатывать множество подкатегорий.
- Меньше данных для обучения: С потребностью в меньшем объеме данных, вы можете более быстро обучить модель.
- Хорошая масштабируемость: В случае добавления новых подкатегорий в будущем, манипуляции с архитектурой сети не потребуются.
Недостатки:
- Отсутствие детализации: Информация о том, какие именно подкатегории изображений отклоняются, теряется, что может быть критически важно для некоторых приложений.
- Сложность в интерпретации: В ситуациях, когда необходимо проанализировать причины отказа, система не предоставляет такой возможности.
Подход 2: Множественные нейроны для подкатегорий
Во втором варианте вы создаете выходной слой с количеством нейронов, соответствующим количеству подкатегорий в "отклонённой". Например, если у вас есть подкатегории (нюд, грубое насилие, аниме и т.д.), то для каждой из них будет отдельный нейрон, а все отклоненные изображения будут отмечены соответствующими категориями.
Преимущества:
- Детализированная информация: Модель способна указать, почему изображение было отклонено, что важно для принятия решений и аналитики.
- Гибкость: В будущем, если вы захотите добавить новые подкатегории, это можно сделать с меньшими усилиями.
Недостатки:
- Сложность модели: Требуется больше вычислительных ресурсов на этапе обучения.
- Необходимость в большом объеме данных: Для качественного обучения потребуется больше данных для каждой подкатегории.
Выводы и Рекомендации
Ваше решение использовать комбинированную функцию потерь для оптимизации обоих подходов является весьма прогрессивным. Это позволит вам осуществлять двойное обучение, что приведет к получению модели, обладающей как высокой точностью классификации на уровне категорий, так и угадыванием отклонений на уровне подкатегорий.
В задаче классификации с множественными подкатегориями и единой категорией "одобрено"/"отклонено" лучше всего подойдет второй подход, т.к. он дает больше информации и гибкости. Однако не стоит забывать о рисках переобучения и избыточной сложности сети. Стоит тщательно следить за метриками и использовать методы регуляризации для достижения наилучших результатов.
Совет: Используйте кросс-валидацию и эксперименты с конфигурацией моделей, чтобы найти оптимальные гиперпараметры и структуры. Ограничьте размер подкатегорий, если они могут вызвать проблемы с недостатком данных.
В конечном итоге, использование комплексного подхода, такой как комбинация потерь, может помочь добиться желаемых результатов, используя достоинства каждого из подходов.