Вопрос или проблема
При обучении CNN одним из вариантов является увеличение изображения с нулями или его увеличение. Когда следует выбирать каждый из этих методов?
Какие критерии используются для выбора метода?
Это зависит от задачи.
Для увеличения, документация Keras говорит:
Повторяет строки и столбцы данных в размерах [0] и [1] соответственно.
Для дополнения нулями, документация Keras говорит:
Этот слой может добавлять строки и столбцы нулей сверху, снизу, слева и справа от тензора изображения.
Представьте, что у вас есть изображение с четкими краями, и вы хотите построить модель, которая могла бы научиться их различать. В этом случае я, вероятно, выбрал бы увеличение, потому что у вас будет дополнительная информация, и структура ваших форм не будет испорчена. В то время как в случае с гладкими изогнутыми краями, гладкость может быть испорчена. В этом случае я выбрал бы дополнение нулями, потому что оно не затронет внутренние данные, оно только добавит нули по краям.
Это моя интуиция по поводу этих двух функций, не считайте это за правило. Лучший вариант — протестировать оба метода на вашем образце и посмотреть на результат.
Ну, скажем, это зависит от вашей задачи и модели. Например, в автоэнкодерах есть два основных выбора для увеличения. Вы можете использовать транспонированную свертку или рескейлинг. Лучший выбор — второй случай, потому что первый может привести к артефактам в виде шахматной доски. Что касается дополнения нулями, это обычно делается в почти всех CNN, если вы используете одну и ту же свертку, что означает, что высота и ширина выходных активационных карт должны быть равны размерам их входных аналогов. Дополнение нулями обычно делается, когда вы хотите извлечь признаки из входных данных с помощью сверток. Основная причина, по которой мы используем дополнение нулями, заключается в том, что расположение границ во входах сверток влияет на большее количество записей в выходной активационной карте.
Ответ или решение
При выборе между апсемплингом (upsampling) и нулевым дополнением (zero padding) в контексте обучения сверточных нейронных сетей (CNN) важно учитывать специфические требования вашей задачи, характеристики входных данных и архитектуру модели.
1. Основные определения
Апсемплинг (Upsampling) – это метод увеличения размерности изображения путем повторения строк и столбцов. Он используется для увеличения разрешения данных, предоставляя больше информации для сети. Например, при использовании слоя UpSampling2D в Keras каждую строку и каждый столбец изображения можно увеличить в заданное число раз. Это может быть полезно, когда необходимо сохранить детали изображения, такие как резкие края и текстуры.
Нулевое дополнение (Zero Padding) – метод, при котором добавляются строки и столбцы нулей по краям изображения. При использовании слоя ZeroPadding2D можно организовать добавление нулей сверху, снизу, слева и справа от изображения. Это позволяет сохранить размеры активационных карт при применении сверточных слоев, что критично для работы моделей, где важна пространственная структура данных.
2. Критерии выбора
При выборе между апсемплингом и нулевым дополнением нужно учитывать несколько факторов:
a) Характеристики данных
-
Резкие края и текстуры: Если у вас есть изображения с четкими границами (например, фотографии объектов, где важна текстура), апсемплинг может улучшить качество представления этих деталей. Увеличение разрешения с помощью повторения пикселей позволяет сети лучше различать детали.
-
Сглаженные края: В случае изображений с плавными границами или большим количеством непрерывных переходов (например, пейзажи), нулевое дополнение может быть предпочтительнее, так как оно не вмешивается в саму структуру изображения. Это минимизирует риск потери важной информации, что может произойти при использовании апсемплинга.
b) Архитектура модели
-
Апсемплинг часто применяется в таких архитектурах, как автоэнкодеры, где может использоваться транспонированная свертка (transposed convolution) или простое масштабирование (rescaling). Транспонированные свертки могут привести к так называемым «шахматным» артефактам, что делает масштабирование более предпочтительным выбором.
-
Нулевое дополнение, как правило, применяется везде, где используются сверточные слои. Во многих случаях оно необходимо, чтобы выходные карты активаций имели те же размеры, что и входные данные, особенно когда требуется извлечение характеристик.
3. Рекомендации по тестированию
Каждая задача уникальна, поэтому наилучший подход – это эмпирическое тестирование. Рекомендуется реализовать оба метода и провести сравнение результатов на ваших данных. Используйте метрики, соответствующие вашей задаче, чтобы определить, какой метод обеспечивает лучшие результаты.
Заключение
Выбор между апсемплингом и нулевым дополнением должен основываться на анализе входных данных, архитектуры модели и специфики задачи. Поскольку оба метода имеют свои преимущества и недостатки, важно экспериментировать и находить оптимальное решение для ваших конкретных приложений. Это позволит вам максимально эффективно извлекать информацию из входных данных и генерировать высококачественные результаты.