- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Как адаптировать Transformers для классификации временных рядов 2D-изображений, нерегулярно отснятых по нескольким фильтрам
- 1. Понимание структуры данных
- 2. Преимущества Transformers
- 3. Подготовка данных
- 3.1. Формат данных
- 3.2. Нормализация
- 4. Архитектура модели
- 4.1. Encoder-Decoder Architecture
- 4.2. Positional Encoding
- 5. Обработка отсутствующих данных
- 6. Обучение и оценка модели
- 6.1. Распределение данных
- 6.2. Оценка производительности
- 7. Заключение
Вопрос или проблема
Я работаю над классификацией временных рядов 2D изображений, наблюдаемых в нескольких фильтрах (или каналах), но не одновременно. Например, у меня есть наблюдения в двух фильтрах — g-диапазоне и r-диапазоне — сделанные в разные временные метки, см. ниже. (Поскольку мы работаем с астрономическими данными, эпохи наблюдений не находятся под нашим контролем.)
В этом настройке я хочу делать прогнозы, когда возникает новое изображение, то есть четыре раза для приведенного выше примера, учитывая все предыдущие данные. Брутальный метод может включать использование ConvLSTM2D и дополнение отсутствующих изображений в диапазонах, но это не идеально, поскольку модель должна обучаться на дополненных данных.
Я верю, что трансформеры могут быть более эффективными здесь, так как они предназначены для обработки временных зависимостей и с тех пор были адаптированы и для пространственных зависимостей (ViT). Можете ли вы дать рекомендации по адаптации трансформеров для работы с многоканальными данными, имеющими как пространственные, так и временные корреляции?
Заранее спасибо.
Ответ или решение
Как адаптировать Transformers для классификации временных рядов 2D-изображений, нерегулярно отснятых по нескольким фильтрам
Классификация временных рядов 2D-изображений, полученных с использованием разных фильтров (например, g-band и r-band), представляет собой уникальную задачу, особенно в контексте астрономических наблюдений. Эти данные часто не фиксированы во времени, а это означает, что необходимо учитывать пространственные и временные зависимости в модели. В данной статье мы рассмотрим, как адаптировать Transformers для решения этой проблемы с акцентом на обработке нерегулярных выборок.
1. Понимание структуры данных
Прежде всего, важно осознать, что ваши данные представляют собой временные ряды 2D-изображений из различных каналов, где каждая временная метка представляет собой одно изображение. Ваша задача состоит в классификации на основе всех доступных изображений в каждый момент времени, что требует внимания к присутствию и отсутствию данных.
2. Преимущества Transformers
Transformers были первоначально разработаны для обработки последовательных данных в области обработки естественного языка. Однако их архитектура, основанная на механизме внимания, позволяет эффективно захватывать как временные, так и пространственные зависимости. Они способны игнорировать отсутствующие данные, что делает их более подходящими для вашей задачи по сравнению с классическими подходами, такими как ConvLSTM2D с дополнением данных.
3. Подготовка данных
3.1. Формат данных
Для успешного обучения модели необходимо преобразовать ваши данные в формат, совместимый с Transformers. Один из подходов заключается в использовании трехмерного тензора, где:
- Первый размер — это номер временной метки.
- Второй размер — это высота изображения.
- Третий размер — это ширина изображения.
- Четвертый размер — это номер канала (фильтра).
Используйте специальные метки для отсутствующих данных, например, заполните их нулями или примените маски, чтобы моделям не приходилось обрабатывать пустые значения.
3.2. Нормализация
Обязательно выполните нормализацию ваших изображений, чтобы каждая временная метка имела одинаковое распределение значений. Это поможет улучшить обучение модели.
4. Архитектура модели
При разработке архитектуры Transformer для ваших данных можно использовать следующее:
4.1. Encoder-Decoder Architecture
-
Encoder: Используйте несколько слоев self-attention для обработки входных данных. Каждый слой будет учитывать не только временные зависимости, но и различия между каналами.
-
Decoder: Декодер может быть настроен на выдачу классификаций на основе выходных значений из энкодера. Если вам нужно делать предсказания по мере поступления новых изображений, создайте механизм, который будет обрабатывать предыдущие выводы.
4.2. Positional Encoding
С учетом временных данных важно добавлять позиционное кодирование, чтобы модель могла учитывать порядок временных меток. Это можно сделать с использованием синусоидальных функций или обучаемых векторов, что позволит захватывать временные модальности в ваших данных.
5. Обработка отсутствующих данных
Чтобы избежать проблем с отсутствующими данными, используйте механизмы маскирования, встроенные в Transformer. Это позволит модели фокусироваться на доступных данных и игнорировать недостающие временные метки.
6. Обучение и оценка модели
6.1. Распределение данных
Во время обучения убедитесь, что ваши данные сбалансированы, чтобы трансформер учился предсказывать правильные классы. Используйте методы увеличения выборки или изменения весов классов.
6.2. Оценка производительности
Оценивайте производительность модели через наборы тестовых данных с учетом временных меток, которые не использовались в обучении, чтобы удостовериться, что она может обобщать.
7. Заключение
Адаптация Transformers для классификации временных рядов 2D-изображений, снятых с использованием нескольких фильтров, требует осмысленного подхода к структуре данных и архитектуре модели. Используя предложенные стратегии, вы можете создать мощную модель, способную аккуратно и эффективно обрабатывать и классифицировать ваши данные. Ваш успех будет зависеть от тщательной подготовки данных, настройки архитектуры модели и обработки отсутствующих значений, что сделает вашу работу более продуктивной в области астрономии.
Эти шаги должны помочь вам воспользоваться возможностями, которые предоставляют Transformers в контексте классификации временных рядов изображений.