Вопрос или проблема
Я использую модель InceptionV3 для тренировки. Вот ссылка на код (https://github.com/maxmelnick/tensorflow/blob/no_random/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py) Изначально у меня есть набор данных небольшого размера. Поэтому я использовал технику аугментации для увеличения размера набора данных.
Во время фазы тренировки набор данных был разделен на обучающий, валидационный и тестовый. В ходе тренировки точность составила 96% для 11 классов. Но когда я предсказываю любое новое входное изображение (невидимые данные), точность составила 56%. В чем проблема модели?
Я уже использовал техники Dropout, кросс-валидации, переобучения, но не достиг хороших результатов для нового входного изображения.
Параметры, использованные во время тренировки.
Обучающие образцы – 800 изображений в каждом классе
- Обучающие образцы – 70%
- Валидационные образцы – 20%
- Тестовые образцы – 10%
Тестовые образцы (невидимые данные, отличные от обучающих образцов) – 51 изображение в каждом классе
Эпохи – 10,000
Спасибо.
Хотя Yolov3 – отличная модель, она может работать менее эффективно для определенных наборов данных. Простой пример: возьмите модель и обучите её на cifar 10. Та же модель может значительно показывать худшие результаты на cifar 100 или imagenet!
Что вы можете сделать для улучшения вашей модели:
- Внедрить пакетную или групповую нормализацию?
- Лучше изучить данные, если возможно, посмотрите, используется ли данные где-то еще и как они с этим работают.
- Эпохи не являются проблемой, поэтому их следует оставить без изменений.
Если ничего не сработает, вам, возможно, придется выбрать другую модель. Попробуйте yolov5 или rcnn!
Ответ или решение
Для повышения точности тестирования модели InceptionV3, особенно учитывая текущую ситуацию, где общее качество предсказаний на невиданных данных значительно ниже, чем на обучающих данных, можно рассмотреть несколько стратегий. Данная статья брутально обобщает эффективность модели и предоставляет ряд практических рекомендаций, чтобы улучшить результаты.
1. Анализ данных
Первым шагом к улучшению точности модели является тщательный анализ ваших данных. Убедитесь, что:
- Качество данных: Проверьте, нет ли в вашем наборе данных изображений с низким качеством или размытия, которые могут привести к ухудшению общей производительности модели.
- Представительность классов: Убедитесь, что каждый класс адекватно представлен. Слишком небольшая диспропорция в классовом балансе может привести к перекосу в обучении.
2. Увеличение объема данных
Хотя вы уже применяете техники аугментации, попробуйте:
- Использовать более разнообразные методы аугментации, такие как случайное изменение яркости, контраста, вращение и обрезка. Это позволит модели научиться более устойчиво к различным искажениям.
3. Улучшение архитектуры модели
-
Пакетная нормализация: Внедрение пакетной нормализации (Batch Normalization) может помочь в ускорении процесса обучения и улучшении общей точности, уменьшая внутреннего смещения.
-
Использование предварительно обученных слоев: Рассмотрите возможность использования предварительно обученных слоев InceptionV3 для создания более устойчивой модели. Это может существенно улучшить показатели, особенно в условиях ограниченного объема данных.
4. Использование новых техник обучения
-
Применение метода ансамблирования: Объединение предсказаний нескольких моделей может привести к улучшению общей точности.
-
Изменение критерия потерь: Если ваши классы являются несбалансированными, рассмотрите использование взвешенной функции потерь.
5. Расширение объема обучения
10,000 эпох может быть чрезмерным для вашей задачи, и риск переобучения присутствует. Попробуйте:
- Раннее прекращение: Настройте механизм раннего прекращения, чтобы избежать переобучения, когда валидационная точность перестает улучшаться.
6. Эффективное использование тестовых данных
Сделайте акцент на тщательной проверки работе модели с помощью тестового набора. Возможно, стоит разделить тестовые данные на подвыборки, чтобы лучше идентифицировать области, требующие внимания.
7. Переход на другую архитектуру
Если некоторые из перечисленных выше пунктов не дают ожидаемых результатов, возможен переход к альтернативным архитектурам, таким как YOLOv5 или Faster R-CNN, которые могут продемонстрировать лучшие результаты в обработке изображений.
Заключение
Путем сочетания углубленного анализа данных, оптимизации архитектуры модели и применения новых подходов к обучению, возможно добиться заметного повышения точности модели InceptionV3. Подход к улучшению модели требует итеративного процесса, доступного для тестирования и адаптации на основе результатов. Помните, что цель заключается не только в повышении точности, но и в построении модели, которая будет стабильной и обобщающей на новых данных.