Модель (CNN) недостаточно обучается, или, по крайней мере, я считаю, что это так. Точность остается неизменной.

Вопрос или проблема

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np


def create_cnn_model(input_shape):
    model = models.Sequential()

   
    model.add(layers.InputLayer(input_shape=input_shape))

    
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
    model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

    
    model.add(layers.Flatten())
    model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
    model.add(layers.Dropout(0.5))
    model.add(layers.Dense(128, activation='relu'))


    model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

    return model


input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2], 1)  
cnn_model = create_cnn_model(input_shape)

cnn_model.compile(optimizer="adam",
                  loss="binary_crossentropy",
                  metrics=['accuracy'])


history = cnn_model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32,     validation_data=(X_val, y_val))

test_loss, test_acc = cnn_model.evaluate(X_val, y_val)
print(f"Точность тестирования: {test_acc * 100:.2f}%")

Ответ или решение

Проблема, с которой вы сталкиваетесь, когда модель свёрточной нейронной сети (CNN) демонстрирует минимальные изменения в точности, может быть вызвана несколькими факторами, касающимися архитектуры модели, подготовленных данных и процесса обучения. Давайте рассмотрим несколько рекомендаций и шагов, которые помогут вам улучшить обучение вашей модели.

1. Подготовка данных

• Размер данных: 1000 аудиофайлов – это довольно небольшой объем данных для обучения нейронной сети. Увеличение размера набора данных до 4500 образцов может помочь улучшить обобщающую способность модели. Если возможно, старайтесь добавлять разнообразные образцы, чтобы улучшить качество моделей.
• Расширение данных: Рассмотрите возможность применения методов увеличения данных (data augmentation). Например, вы можете варьировать скорость воспроизведения, добавлять шум или изменять высоту тона. Это может помочь увеличить разнообразие данных и улучшить обучение.
• Нормализация данных: Убедитесь, что данные правильно нормализованы. Для изображений (спектрограмм) это может быть полезно применить нормализацию в диапазоне [0, 1] или [-1, 1], учитывая, что у вас есть возможность.

2. Архитектура модели

• Глубина сети: Возможно, ваша сеть слишком проста для данной задачи. Вы можете попробовать добавить больше слоев или увеличить количество фильтров в существующих свёрточных слоях. Иногда более глубокие сети могут лучше захватывать сложные паттерны в данных.
• Активационные функции: Попробуйте использовать другие активационные функции, такие как LeakyReLU или ELU, чтобы улучшить обучение.
• Регуляризация: Если у вас есть опасения относительно переобучения, добавление слоев регуляризации, таких как Dropout, может помочь, хотя стоит помнить, что вы уже используете его на вашем выходном слое.

3. Настройка процесса обучения

• Скорость обучения: Возможно, вам следует настроить скорость обучения. Иногда слишком высокая скорость обучения может привести к тому, что модель будет пропускать оптимальные значения весов. Используйте такие методы, как "Learning Rate Schedulers" или "Cyclic Learning Rates", чтобы адаптивно изменять скорость в процессе обучения.
• Оптимизатор: Вы используете Adam, который хорошо работает в большинстве случаев. Попробуйте также другие оптимизаторы, такие как SGD, с момента сжатия, возможно, это даст другие результаты.
• Batch size: Экспериментируйте с размерами пакетов. Иногда изменение размера пакета может значительно повлиять на процесс обучения. Попробуйте увеличить или уменьшить размер пакета.

4. Анализ и интерпретация результатов

• Графики точности и потерь: Постройте графики точности и потерь для обучения и валидации. Это поможет вам увидеть, переобучается ли модель, недообучается или есть какие-то другие проблемы.
• Кросс-валидация: Используйте методы кросс-валидации для более стабильной оценки производительности модели на различных подвыборках данных.

5. Обучение и тестирование

• Убедитесь, что ваш набор данных правильно разбивается на обучающую, валидационную и тестовую части. Обычно ratio 80/10/10 или 70/15/15 является хорошей практикой.

Заключение

Если, несмотря на все эти рекомендации, модель продолжает показывать низкую точность, возможно, стоит посмотреть на саму задачу и данные. Глубокое обучение порой требует обширных и хорошо подготовленных наборов данных, а также правильной настройки архитектуры и параметров обучения.

Помните, что каждая задача уникальна, и метод проб и ошибок — важная часть процесса разработки моделей глубокого обучения. Удачи в ваших экспериментах!