Вопрос или проблема
Ситуация:
Мой набор данных состоит из 70 тыс. изображений людей в одежде. Изображения имеют метки: положение bbox и класс. Всего 10 классов. Я сделал разделение 80:20. Категории сбалансированы, за исключением одной категории, но я могу смириться с плохой производительностью в одной категории.
Цель — распознавание одежды на изображениях. Когда я подаю изображение человека в брюках и футболке, я хочу видеть два bboxes этой одежды.
Мои проблемы:
Я уже обучил несколько моделей из tf model zoo. Я сделал более 100 тыс. шагов на ssd mobilenet v1 и faster rcnn resnet 101.
Проблема с ssd заключается в том, что она не сходится. Показатель потерь не опускается ниже стабильного 2, и точность плохая. Проблема с faster rcnn в том, что потери ниже 1, но они сильно варьируются и иногда подскакивают выше 1.
Что я сделал:
Я пробовал разные размеры пакетов для ssd, но безуспешно. FRCNN зафиксирован с размером пакета 1. Я многократно улучшал набор данных. Я перешел с 50 несбалансированных классов на 10 сбалансированных. Я не изменял гиперпараметры в конфигурациях моделей, кроме размера пакета.
Мой доступ к мощным GPU ограничен, поэтому я не могу просто случайно пробовать разные комбинации гиперпараметров в надежде, что это сработает. Могли бы вы предложить мне несколько вещей, которые я могу сделать для улучшения моих моделей? Я был бы очень благодарен.
Вы обучаете модели с нуля? Если да, то можете попробовать использовать предварительно обученные модели и настроить их для вашего конкретного набора данных.
Вам придется экспериментировать с гиперпараметрами. Скорость обучения и оптимизатор (например, sgd, adam, rmsprop, adadelta) окажут наибольшее влияние на обучение модели и ее производительность.
Ответ или решение
Как повысить точность модели из TensorFlow Model Zoo: Пошаговое руководство
Ситуация
Вы работаете с набором данных, состоящим из 70 тысяч изображений людей в одежде с аннотациями в виде bounding box и 10 категориями меток. За исключением одной категории, всё сбалансировано. Ваша цель — распознавание одежды на изображениях, например, получение bounding box для штанов и футболки.
Ваши проблемы
Вы уже обучили несколько моделей из TensorFlow Model Zoo (SSD MobileNet v1 и Faster R-CNN ResNet 101) более чем на 100 тысячах шагов. Стабильное значение потерь для SSD составляет около 2, что приводит к плохим результатам. В Faster R-CNN потери варьируются и иногда скачут выше 1.
Ваши действия
Вы пробовали изменять размер пакета данных для SSD без значительных улучшений и использовали фиксированный размер 1 для R-CNN. Вы пересмотрели датасет, но не изменяли гиперпараметры моделей, кроме размера пакета. Ограниченные ресурсы GPU ставят ограничения на возможности случайного подбора гиперпараметров.
Рекомендации по улучшению точности модели
-
Использование Предобученных Моделей
Начните с предобученных моделей, вместо обучения с нуля, и проведите тонкую настройку под ваш специфический набор данных. Это поможет сократить время обучения и повысить результативность. -
Настройка Гиперпараметров
- Темпы Обучения: Попробуйте уменьшить темп обучения, чтобы система могла достичь точки минимума потерь. Рассмотрите использование циклического изменения темпа обучения (learning rate scheduling).
- Оптимизаторы: Экспериментируйте с различными оптимизаторами, как Adam, RMSprop или Adadelta. Каждый из них может по-разному влиять на процесс обучения и, возможно, улучшить результат.
-
Аугментация Данных
Примените аугментацию данных для увеличения разнообразия в обучающем наборе, таких как повороты, масштабирование, отражение и изменение яркости. Это поможет модели лучше обобщать результаты. -
Тонкая Настройка Гиперпараметров
Алгоритмы типа Hyperparameter Tuning (такие как Random Search или Bayesian Optimization) могут помочь в автоматизации поиска оптимальных значений. -
Переобучение на Наборе Валидации
Проверяйте тенденции в наборе валидации, чтобы избежать переобучения. Если модель начинает переобучаться, регуляризация может помочь уменьшить этот эффект. Рассмотрите добавление Dropout слоев, если возможно. -
Анализ Потерь
Понимание причин скачков потерь может указать на проблему. Визуализация кривой потерь может помочь в диагностике.
Принимая во внимание данные рекомендации, можно повысить точность и стабильность вашей модели для распознавания одежды. Помните, что каждая деталь в обучении модели играет значимую роль, и методичное внесение изменений может привести к значительным улучшениям.
Для увеличения узнаваемости и индексации в поисковых системах оптимизация ключевых слов, таких как "TensorFlow Model Zoo," "обучение моделей," "настройка гиперпараметров" и "повышение точности," может помочь привести больше трафика к вашему контенту.