Вопрос или проблема
Я работаю над исследовательской задачей, в которой мне нужно выполнить классификацию для грубого предсказания в пространстве признаков, а затем глубокую регрессию для получения более точных значений. Я знаю, что такой подход к регрессии должен сработать. Я также буду в основном иметь дело с картами признаков.
Я думаю использовать сеть “сложенный песочные часы”. Нужен ли мне анализ этой архитектуры исключительно через экспериментирование, или кто-то может интуитивно исключить некоторые варианты, сказав, что конкретная архитектура может не подойти для моей задачи.
Я нашел, что сеть сложенных песочных часов в основном масштабирует и уменьшает карты тепло, но теперь я сбит с толку сменой модели для последовательной задачи классификации и регрессии. Любые подсказки были бы приветствованы.
Сеть “сложенные песочные часы” является примером обучения “от начала до конца”, градиенты ошибок передаются назад по всей сети.
Учитывая, что вы пытаетесь адаптировать два разных типа моделей — классификацию и регрессию, обучение “от начала до конца” может быть сложным. Возможно, будет разумнее создать и обучить одну модель, а затем сделать выходные данные этой модели входными данными следующей модели. Затем обучить следующую модель.
Ответ или решение
Как выбрать подходящую архитектуру глубокого обучения для задачи классификации и регрессии
Работа с глубоким обучением требует внимательного подбора архитектуры в зависимости от специфики вашей задачи. В вашем случае, вы хотите выполнить классификацию для грубых предсказаний, а затем проводить более тонкую регрессию для получения более точных значений. Давайте разберемся, как можно интуитивно определить, какая архитектура будет наиболее подходящей для вашей проблемы.
1. Понимание задачи
Ваши задачи включают:
- Классификация: Определение категорий в рамках широкой области (грубое предсказание).
- Регрессия: Предоставление более точных значений на основе предварительно предсказанных классов (тонкое предсказание).
- Работа с функциями признаков: Обработка и извлечение важной информации из данных.
2. Подходящая архитектура
Вы упоминаете об использовании сложенной сетки в виде песочных часов (stacked hourglass network), которая хорошо подходит для задач, связанных с предсказанием и анализом пространственных отношений. Однако стоит отметить, что эта архитектура более известна в контексте оценки позы человека, где требуется как классификация, так и регрессия в пространственной области.
Преимущества и недостатки:
-
Преимущества:
- Модель обеспечит высокую точность предсказаний благодаря своей способности работать с многоуровневыми контекстами.
- Сеть может эффективно объединять информацию из различных масштабов.
-
Недостатки:
- Сложность архитектуры может привести к повышенной потребности в вычислительных ресурсах и времени на обучение.
- Поскольку вы работаете с двумя типами задач (классификация и регрессия), это может сделать процесс обучения более сложным.
3. Интуитивный отбор архитектуры
Необходимость в экспериментировании остаётся, но есть некоторые ключевые моменты, которые могут помочь вам сузить круг поиска:
-
Степень сходства задач: Если задачи классификации и регрессии имеют много общего (например, схожие входные данные), можно рассмотреть одну архитектуру. Если же они сильно различаются, возможно, стоит использовать две отдельные модели.
-
Тип данных: Особенности вашего входного пространства (например, размерность, плотность) могут указывать на необходимость использования различных архитектур. Классификационные задачи с высокой размерностью часто требуют использования конволюционных нейронных сетей (CNN) для извлечения признаков.
-
Использование предобученных моделей: Некоторые архитектуры deep learning уже разработаны для решения конкретных задач. Проверьте существующие решения и рассмотрите возможность адаптации уже существующих стратегий.
4. Варианты реализации
Если решите использовать stacked hourglass network, учитывайте возможность адаптации модели:
-
Энд-ту-энд обучение: Если вы хотите использовать одну модель для обеих задач, убедитесь, что архитектура может обрабатывать выходы одной задачи (классификации) как входы для последующей задачи (регрессии).
-
Последовательное обучение: Как вы упомянули, можно сначала обучить модель классификации, затем использовать её выходы для обучения модели регрессии, что может оказаться более эффективным.
5. Рекомендации по дальнейшим шагам
-
Исследуйте конкурентные модели: Просмотрите недавние исследования и подходы, используемые в схожих задачах.
-
Протестируйте несколько архитектур: Начните с нескольких простых моделей (например, CNN, MLP) и по мере прогресса переходите к более сложным (например, stacked hourglass).
-
Используйте кросс-валидацию: Это поможет оценить производительность модели на разных подвыборках данных и лучше понять, какая архитектура может работать эффективно.
-
Анализируйте результаты: После обучения различных моделей проведите анализ для выявления, какая архитектура лучше справляется с задачами классификации и регрессии.
Заключение
Выбор подходящей архитектуры глубокого обучения требует тщательного анализа задач, типов данных и особенностей работы. Хотя эксперименты играют важную роль, использование интуитивного подхода может значительно сократить время на исследование и привести к более эффективным решениям. Попробуйте комбинировать разные подходы и оставайтесь на связи с последними исследованиями в данной области, чтобы находить паттерны и оптимальные решения для вашей задачи.