Вопрос или проблема
Я хотел узнать, есть ли у кого-то какие-либо рекомендации по поводу того, что лучше для классификации изображений с большим количеством классов (около 400) с небольшим количеством образцов на класс (около 20) для относительно больших RGB-изображений (около 600×600).
Я знаю, что автоэнкодеры могут использоваться для извлечения признаков, так что я могу просто запустить автоэнкодер на изображениях без надзора и таким образом уменьшить размерность изображений, чтобы обучаться на этих уменьшенных изображениях.
Аналогично, я также знаю, что можно просто использовать предварительно обученную сеть, убрать последний слой и поменять его на линейный слой с количеством классов вашего собственного набора данных, а затем просто обучить этот последний слой или несколько слоев перед ним, чтобы адаптировать их к вашему набору данных.
Я не смог найти никаких ресурсов в интернете, которые определяют, какая из этих двух техник извлечения признаков лучше и при каких условиях; у кого-нибудь есть советы?
Вам следует выбрать предварительно обученную сеть для извлечения признаков. Предварительно обученная сеть будет генерировать признаки, которые полезны для классификации, и в вашем случае она, скорее всего, поможет вашей классификации, так как у вас очень мало данных. Вам следует убедиться, что данные, на которых модель была предварительно обучена (например, ImageNet), не сильно отличаются от вашего собственного набора данных. Например, модель, предварительно обученная на цифрах, не поможет вам в классификации МРТ-сканов.
С другой стороны, автоэнкодеры не подходят для этого типа задачи. Извлеченные признаки из узкого места автоэнкодеров представляют собой сжатое представление оригинального изображения (похоже на архив zip). Это полезно для уменьшения размерности и задач обнаружения аномалий, но не для извлечения признаков.
Оба подхода являются разумными. Вы можете начать с простой предварительно обученной сети в качестве извлекателя признаков, так как это не требует обучения. Это должно служить базовым стандартом, если вы выберете другие подходы, такие как обучение автоэнкодера или использование других предварительно обученных сетей.
Ответ или решение
В контексте задачи классификации изображений с большим количеством классов (около 400) и ограниченным числом образцов на класс (около 20), выбор между автоэнкодерами и предварительно обученными сетями для извлечения признаков имеет решающее значение для эффективности модели. Проанализируем оба подхода с учетом их сильных и слабых сторон.
Предварительно Обученные Сети
Предварительно обученные сети, такие как VGG16, ResNet или Inception, уже обучены на крупных наборах данных, таких как ImageNet, содержащих миллионы изображений и тысячи классов. Эти сети обучены извлекать универсальные признаки из изображений, которые можно использовать повторно для различных задач.
Преимущества:
- Временная эффективность: Вы можете быстро начать обучение вашего классификатора, просто изменив конечный слой под ваш набор данных.
- Высокая производительность: Предварительно обученные сети уже обучены распознавать множество сложных признаков, что значительно улучшает работу модели, особенно при недостаточном количестве данных.
- Гибкость: Вы можете замораживать одни слои и обучать другие для адаптации к вашему набору данных, что позволяет добиться более точного результата.
Недостатки:
- Если ваш набор данных существенно отличается от того, на котором сеть была предварительно обучена, извлеченные признаки могут быть менее релевантными.
Автоэнкодеры
Автоэнкодеры — это нейронные сети, обучающиеся на выявлении сжатыx представлений данных с использованием неглубокой архитектуры сети.
Преимущества:
- Независимость от разметки: Они работают в режиме без учителя, что избавляет от необходимости в размеченных данных.
- Сокращение размерности: Автоэнкодеры являются эффективным инструментом для уменьшения размерности данных, что помогает при визуализации и обработке данных.
Недостатки:
- Недостаточная предрасположенность к классификации: Извлеченные автоэнкодерами признаки могут не соответствовать так хорошо нуждам классификации, как признаки, извлеченные предварительно обученными сетями.
Рекомендации
Исходя из анализа, для задачи с ограниченным числом образцов рекомендуется использовать предварительно обученную сеть. Как указано в вашем описании, предварительно обученные сети предлагают надежную платформу для извлечения признаков, в особенности на ограниченном наборе данных. Обратите внимание, чтобы сеть была предварительно обучена на наборе данных, схожем с вашим по характеристикам изображений.
Кроме того, старт с предварительно обученной сети может служить базовой линией для последующего исследования других подходов, таких как обучение автоэнкодеров или иных сетей.
Этот подход оптимизирован для достижения наилучших результатов в условиях ограниченного объема данных, обеспечивая баланс между производительностью и точностью.