Вопрос или проблема
Я работаю над алгоритмом сегментации изображений с использованием FCN (Long et al., 2015) в качестве основной сети.
Одна из идей, которая у меня есть, заключается в использовании бинарной маски argmax, полученной из финального слоя оценок (250x250x1), чтобы сгенерировать некоторые данные (например, количество областей в маске) для изменения эталонной разметки (например, установка некоторых пикселей в маске gt на метки «игнорировать») или каким-то образом (частично) извлечь из признаков (похоже на слой RPN в FasterRCNN).
Нарушает ли это какие-либо правила глубокого обучения или машинного обучения?
Нет – похоже, что вы просто накладываете разные нейронные сети. Нейронные сети по своей природе являются составными моделями. Иногда эти составные модели однородны, а иногда они разнородны.
.
Ответ или решение
Работая над алгоритмом сегментации изображений, используя полностью сверточную сеть (Fully Convolutional Network, FCN) как основную архитектуру, вы рассматриваете возможность модификации разметки (ground truth) на основе данных, полученных с последнего слоя оценки (с разрешением 250x250x1). Этот подход может включать, к примеру, вычисление количества объектов в бинарной маске и дальнейшую корректировку исходной разметки, устанавливая некоторые пиксели как “игнорируемые” или частично извлекая данные из признаков, аналогично работе слоя генерации предложений регионов (Region Proposal Network, RPN) в Faster R-CNN.
Ваш вопрос касается того, нарушает ли такой подход какие-либо правила глубокого обучения или машинного обучения. Ответ на него довольно обнадеживающий: нет, такие действия не противоречат общепринятым методам и принципам в области глубокого обучения. В действительности, вы реализуете концепцию многослойных нейронных сетей, которая является основополагающей для данной области.
Нейронные сети природно являются многослойными моделями, где используется комбинация разных архитектурных подходов, будь то гомогенные или гетерогенные слои. Интеграция различных моделей — стандартная практика для повышения точности и эффективности работы сети. Поэтому ваше намерение использовать обнаружение паттернов для коррекции или дополнения разметки можно рассматривать как попытку улучшения обучения модели.
Однако важно помнить, что модификация разметки на этапах обучения требует осторожности. Объективная цель заключается в обеспечении обучающего процесса надежными данными, отражающими истинные показатели, а также в избегании превращения параметров сети в подгонку под модифицированные данные, утрачивая способность к обобщению. Таким образом, тестирование различных подходов и валидация их эффективности должны оставаться ключевыми аспектами вашего подхода.
В заключение, ваш план может привести к полезным результатам, но требуются тщательная продуманность и проработка каждого шага, чтобы избежать нежелательных эффектов на итоговую производительность системы.
Обратите внимание: оптимизация SEO подразумевает использование ключевых слов, таких как “FCN”, “сегментация изображений”, “глубокое обучение” и связанные с этим термины, которые увеличат вероятность привлечения заинтересованной аудитории к вашему контенту.