Вопрос или проблема
Когда люди говорят и используют аугментацию данных, они в основном имеют в виду аугментацию данных в реальном времени? В случае классификации изображений это будет означать аугментацию данных непосредственно перед обучением модели, и для каждой эпохи используется новое аугментированное изображение. В этом случае используются только аугментированные изображения для обучения модели, а оригинальное изображение никогда не используется, поэтому размер входных данных фактически не изменяется.
Но что насчет аугментации данных вне реального времени? Под этим я имею в виду аугментацию данных на этапе предварительной обработки, чтобы вы буквально увеличивали размер выборки вашего входа. Затем вы подаете все эти аугментированные изображения вместе с оригинальным в CNN, так что это одни и те же изображения на каждой эпохе. Это правильная идея? Это уже было сделано, и какие есть недостатки? Есть ли какие-либо логические ошибки или возражения со стороны экспертов в области Data Science и машинного обучения?
Спасибо!
Да, в основном они имеют в виду аугментацию данных в реальном времени.
Не говорится, что сырые изображения никогда не используются. На самом деле это зависит от того, какую функцию аугментации данных вы используете. Оригинальные изображения могут быть как нетронутыми, так и искаженными.
Аугментация данных осуществляется в реальном времени почти 100% случаев по следующей причине: данные будут слишком велики, чтобы храниться на вашем жестком диске. Даже самые маленькие наборы данных изображений могут занимать сотни ГБ после аугментации.
Ответ или решение
Нереальное время увеличения данных для классификации CNN: Плюсы и минусы
Увеличение данных (data augmentation) является важным этапом в процессе обучения сверточных нейронных сетей (CNN) для классификации изображений. Обычно под увеличением данных подразумевается методика, при которой изображения изменяются в реальном времени перед каждой итерацией обучения модели. Однако существует и альтернативный подход, который называется «нериальное время увеличения данных», при котором процесс увеличения происходит на этапе предобработки данных. Давайте рассмотрим, как это работает, какие плюсы и минусы имеются, а также недоразумения и вопросы, возникающие у специалистов в области машинного обучения.
Определение и пояснение
Нереальное время увеличения данных подразумевает создание дополнительных образцов из существующих изображений до их введения в модель. Это может включать такие техники, как поворот, обрезка, изменение яркости, наложение шумов и т.д. В этом случае оригинальные изображения остаются неизменными, что приводит к увеличению общего размера обучающего набора данных, что может быть полезно для повышения обобщающей способности модели.
Преимущества нереального времени увеличения данных
-
Постоянный набор данных: Все данные (как оригинальные, так и увеличенные) остаются фиксированными для каждой эпохи обучения, что может облегчить диагностику и отладку модели.
-
Упрощение инфраструктуры: Нет необходимости в реальном времени генерировать изображения, что уменьшает вычислительные ресурсы во время обучения.
-
Повышение разнообразия: Увеличение разнообразия существующих данных за счет их искажения может привести к лучшему обобщению, особенно если оригинальный набор данных мал.
Недостатки нереального времени увеличения данных
-
Потребление памяти: Создание дополнительно большого набора увеличенных данных требует значительного объема памяти и жестких дисков. Это может стать проблемой при работе с очень крупными наборами данных.
-
Отсутствие случайности: Поскольку увеличенные данные фиксированы на протяжении всего процесса обучения, это может привести к недостаточной вариативности в процессе обучения. По сравнению с увеличением в реальном времени, где каждое изображение может быть уникальным, фиксированный набор может оказаться «слишком предсказуемым».
-
Профилирование и производительность: Если набор данных становится слишком большим, это может снизить скорость обучения модели, так как потребуется больше времени на обработку и загрузку данных.
-
Потенциальное переобучение: Если новые увеличенные данные выглядят слишком схожими или имеют небольшие изменения, это может привести к тому, что модель начнет запоминать данные вместо того, чтобы учиться их обобщать.
-
Избыточность данных: Если методы увеличения не были должным образом выбраны и применены, это может привести к созданию повторяющихся или избыточных данных, что ухудшит обобщающие способности.
Заключение
Несмотря на то что нереальное время увеличения данных является жизнеспособной стратегией, она имеет свои недостатки и требует тщательной оценки в зависимости от контекста задачи. Комбинирование подходов реального и нереального времени может привести к улучшению как производительности модели, так и эффективности процесса обучения. Как и в большинстве аспектов машинного обучения, важно экспериментировать и находить оптимальный баланс для конкретной задачи.
Таким образом, если вы рассматриваете нереальное время увеличения данных для вашего проекта, обязательно уделите внимание плюсам и минусам этого метода, а также учтите потребности вашей модели и архитектуры.