Вопрос или проблема
-
Мне интересно, какие шаги вы предпринимаете, чтобы решить, какую часть модели разморозить. Вы проводите несколько экспериментов? Поскольку использование GPU дорогостоящее, у вас должны быть какие-то рекомендации.
Примечание: Я знаю, что взаимосвязь между размером набора данных, насколько близок набор данных к оригинальному, и тем, как это влияет на то, обучаем ли мы больше слоев. Однако есть ли какое-то общее правило, касающееся глубины модели, чтобы получить примерный слой?
Пример: Попробуйте разморозить модель, начиная с номера слоя 169,
или слоев между 70-100 -
Насколько подробно нужно знать специфику предобученной модели? Могу ли я использовать ее, не зная архитектуру?
Спасибо за вашу помощь!
Что касается #1: Как вы упомянули, объем настройки, который вы выполняете на предобученной (PT) сети, зависит от относительного размера и сходства ваших данных и данных, использованных для обучения PT модели.
- Если наш набор данных меньше PT данных, мы должны размораживать меньше слоев, чтобы избежать переобучения.
- Если наш набор данных похож по размеру на PT данные, мы можем размораживать больше слоев, поскольку переобучение менее критично.
По сути, большее количество замороженных слоев означает меньшее переобучение, поскольку эти слои сохранят относительно общие характеристики PT сети. Таким образом, вы можете использовать настройку гиперпараметров (и результаты вашей кросс-валидации) для оптимизации этого, как вы бы сделали с любым другим гиперпараметром (поиск по сетке и т. д.).
Что касается #2: Да, вы определенно можете использовать PT модель для настройки и прогнозирования. Но чем больше вы понимаете архитектуру модели, тем лучше вы сможете настроить модель и, в конечном итоге, улучшить свои результаты.
Первый шаг — разморозить верхний слой. Это позволяет модели изучать специфические цели для текущего набора данных.
Затем слои должны быть постепенно разморожены. Обычно более высокие слои обучаются нелинейным комбинациям более низких слоев. Более низкие слои изучают выбор признаков, специфичных для задачи. Это компромисс между более длительным временем обучения и лучшим изучением признаков, специфичных для задачи.
Ответ или решение
Выбор слоя для разморозки в модели классификации изображений, основанной на предобученных сетях, — это важный процесс, который требует внимательного анализа множества факторов. В данном ответе я описываю ключевые аспекты, которые помогут вам принять обоснованное решение.
1. Определение глубины модели
При выборе слоя для разморозки следует учитывать глубину модели и её архитектуру. Обычно предобученные модели состоят из нескольких блоков:
- Нижние слои: Отвечают за извлечение базовых признаков (например, края и текстуры).
- Средние слои: Формируют более сложные представления, объединяя признаки, извлеченные из нижних слоев.
- Верхние слои: Занимаются обработкой высокоуровневых абстракций и часто адаптированы под определенные классы задач.
2. Общие рекомендации по разморозке слоев
В зависимости от размера вашего набора данных и его схожести с данными, на которых модель была предобучена, рекомендуется следующее:
-
Малый набор данных: Начните с разморозки верхних слоев (например, транзиционных или полностью связанных слоев). Используйте лишь небольшое количество обновляемых параметров для минимизации переобучения.
-
Промежуточный и крупный набор данных: В этом случае разумно начать с нейтрального состояния, размораживая слои поэтапно, начиная с верхних до нижних слоев (например, слоя 169 и далее). Это позволит модели приспособиться к вашей задаче, одновременно сохраняя общие признаки предыдущей модели.
3. Эксперименты и проверка гипотез
Необходимо проводить экспериментальную проверку и акцентироваться на гиперпараметрах, таких как скорость обучения и количество размораживаемых слоев. Кроме того, можно использовать методы кросс-валидации, чтобы найти оптимальную конфигурацию для вашей конкретной задачи. Такой подход позволяет:
- Избежать переобучения, используя меньше размороженных слоев.
- Оценить эффективность изменений в модели при каждой итерации эксперимента.
4. Знание архитектуры предобученной модели
Хотя абсолютно не обязательно знать все детали архитектуры предобученной модели, осознание её структуры дает множество преимуществ:
- Вы сможете лучше понять, какие слои отвечают за извлечение необходимых признаков для вашей конкретной задачи.
- Лучше настроите процесс разморозки, исходя из понимания того, как различные слои взаимодействуют друг с другом.
- Это знание поможет оптимизировать ваши модели и повысить их точность в предсказаниях.
Заключение
В конечном счете, выбор слоев для разморозки в модели классификации изображений — это комплексный процесс, который зависит от вашей задачи и данных. Начинайте с верхних слоев, постепенно добавляя нижние, основываясь на характеристиках вашего набора данных и результатах экспериментов. Понимание архитектуры предобученной модели, хоть и не обязательно, значительно упростит и улучшит ваши эксперименты.