Вопрос или проблема
У меня есть следующая классификационная модель (собаки против кошек):
def GetModel():
oModel = nn.Sequential(
nn.Identity(), #-- ничего не делает
nn.Conv2d(3, 16, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.Conv2d(16, 32, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.Conv2d(32, 64, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.Conv2d(64, 128, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(128), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.Conv2d(128, 256, 3, bias=False, stride=2), nn.BatchNorm2d(256), nn.ReLU(), nn.Dropout2d(0.1),
nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
nn.Flatten (),
nn.Linear (256, 64),
nn.Linear (64, 2),
)
return oModel
Я обучил модель и визуализировал карты признаков (слои conv2d) для нового входного изображения:
карты признаков:
- Что мы можем узнать из карт признаков?
- Можно ли сказать, что последние 2
Conv2Dслоя (layer3 и layer4) не полезны? (потому что они очень шумные)? - Можем ли мы определить, сколько
Conv2Dслоев достаточно?
Это не вопрос “шума”, а скорее гранулярности. Обычно первые несколько слоев Conv учат низкоуровневым признакам (например, углы, края и т.д.), а по мере углубления сеть изучает более высокоуровневые признаки (например, нос, глаз и т.д.). Я думаю, вас больше интересуют карты важности, которые отражают значимость областей изображения в влиянии на решение (т.е. выход модели). Это предназначено для отражения того, как люди сосредотачиваются на определенных аспектах изображений.
Чтобы определить количество оптимальных слоев conv, вам нужно использовать кросс-валидацию. Например, вы могли бы попробовать удалять один слой за раз и посмотреть, как это повлияет на производительность. Обычно нужно выбрать самую простую модель с наивысшей эмпирической производительностью.
Кстати, я рекомендую использовать или хотя бы черпать вдохновение из существующих архитектур CNN при проектировании вашей собственной CNN. Существует практически бесконечное количество способов собрать ваши слои вместе, это похоже на лего, но с непрерывными числами. Это сэкономит вам время на быстрое создание модели с хорошими показателями.
Ответ или решение
Что мы можем узнать из визуализации карт признаков
Визуализация карт признаков является одним из мощных инструментов для анализа работы сверточных нейронных сетей (CNN). Рассмотрим, что мы можем извлечь из анализа карт признаков вашей модели классификации котов и собак.
1. Понимание иерархии признаков
Первые сверточные слои сети обычно обучаются обнаруживать низкоуровневые характеристики, такие как края, углы и текстуры. Эти преобразования основываются на более простых элементах визуальной информации. Напротив, более глубокие слои сети формируют более сложные, высокоуровневые признаки, такие как формы и конкретные объекты.
Когда мы визуализируем карты признаков, мы можем увидеть, как модель начинает с обобщенных элементов (например, горизонтальные и вертикальные линии) и постепенно выделяет уникальные черты изображений (например, глаза или носа животных). Это позволяет нам понять, какие особенности модели работают эффективно, а какие — нет.
2. Оценка полезности слоев
Что касается последнего слоя свертки (Conv2D), который вы упомянули как "шумный", следует помнить, что это не всегда указывает на его бесполезность. Да, эти слои могут показывать большую степень шума, поскольку они обучаются на более высоких уровнях абстракции, и их "нечистота" может указывать на различные особенности, которые могут быть даже полезны для различения объектов. Важно оценивать, действительно ли данные карты приносят какую-то пользу прогнозам модели, а не просто пытаться свести их к понятию "шума".
3. Определение оптимального числа слоев
Построение модели, содержащей правильное число сверточных слоев, требует балансировки между сложностью модели и ее эффективностью. Надежный метод для достижения этой цели включает использование кросс-валидации. По сути, вы можете попробовать уменьшить количество слоев и оценить, как это повлияет на производительность модели. Этот процесс помогает найти признак, минимизировавший переобучение и обеспечивший максимальную предсказательную точность.
Заключение
Визуализация карт признаков предоставляет ценную информацию о том, как ваша модель работает и какие признаки она рассматривает. Это понимание может помочь вам в дальнейшем оптимизировать архитектуру сети, улучшая ее качество и точность прогнозов. Имейте в виду, что за каждой моделью стоит много экспериментов и анализа, прежде чем можно будет прийти к окончательным выводам о ее эффективности. И, конечно, обращение к известным архитектурам CNN может значительно сэкономить время разработки и повысить общую производительность конечной модели.