Вопрос или проблема
У меня есть несколько аннотированных изображений, которые я хочу использовать для обучения бинарного классификатора изображений, но у меня возникли проблемы с созданием набора данных и фактическим обучением модели. Каждое изображение относится либо к определенному классу, либо нет, поэтому я хочу создать набор данных/модель для бинарной классификации с использованием PyTorch. У меня есть несколько вопросов:
-
Должны ли метки быть типа float или long?
-
Какой формы должны быть мои метки?
-
Я использую класс resnet18 из модели torchvision, должна ли моя конечная softmax-слой иметь один или два выхода?
-
Какой формы должно быть моё целевое значение во время обучения, если размер батча 200?
-
Какой формы должны быть мои выходные данные?
Заранее спасибо
Цитировать Удалить
Что касается ваших вопросов:
- Метки должны быть
longи рекомендуется использовать этот тип. [num_samples, ]- У него должно быть два выхода.
- Если ваш
batch_size=200, то целевое значение должно выглядеть примерно так:[0, 1, 0, 1, 1, 0, ....1] - 3-й вариант ^
Ответ или решение
Чтобы правильно организовать бинарную классификацию изображений с использованием PyTorch, важно учитывать несколько ключевых аспектов, которые определяют формат данных и архитектуру модели. Рассмотрим каждый из ваших вопросов детально.
1. Тип меток (Labels)
Для бинарной классификации рекомендуется использовать тип меток long, так как PyTorch ожидает, что целевые метки (labels) будут целочисленными значениями. В данном случае, ваши метки могут быть 0 или 1, где 0 может обозначать отсутствие определенного класса, а 1 — его присутствие. Использование типа long помогает избежать потенциальных проблем, связанных с точностью при использовании вещественных чисел для представления классов.
2. Форма меток
Форма меток должна быть [num_samples, ], где num_samples — количество образцов в вашем наборе данных. Например, если у вас есть 200 образцов в батче, форма меток будет [200, ]. Каждый элемент представляет собой класс для соответствующего изображения.
3. Выходы финального слоя нейронной сети
При использовании модели ResNet18 из torchvision, рекомендуется, чтобы выходной слой имел один выход. Для бинарной классификации используется один логистический выход, который будет предсказывать вероятность принадлежности к классу. Применение функции активации sigmoid на этом выходе позволяет получить значение от 0 до 1, где чем ближе значение к 1, тем выше вероятность того, что изображение принадлежит к классу 1.
4. Форма данных во время тренировки
Если размер вашего батча составляет 200, то метки (target) должны иметь форму [200, ]. Метки будут представлять собой одномерный массив, содержащий 200 элементов, каждый из которых соответствует классу (0 или 1) для одного изображения из батча. Например:
target = torch.tensor([0, 1, 1, 0, ..., 1]) # всего 200 элементов5. Форма выходов модели
Выходная форма модели также будет зависеть от измененного выходного слоя. После применения sigmoid, выход модели будет иметь форму [batch_size, 1]. В вашем случае, если batch_size=200, тогда выходы вашей модели тоже будут иметь форму [200, 1]. Эти выходы представляют собой предсказанные вероятности для каждого изображения в батче.
Заключение
Таким образом, при настройке вашей модели бинарной классификации в PyTorch ключевыми аспектами являются тип и форма меток, а также структура выходного слоя. Следуя данным рекомендациям, вы сможете успешно настроить свой процесс обучения и уменьшить количество технических ошибок, которые могут возникнуть на этапе подготовки данных.
Если у вас возникнут дополнительные вопросы или нужна помощь с реализацией, не стесняйтесь обращаться. Удачи в вашем проекте!