Вопрос или проблема
Является ли приложенный рабочий процесс правильным в случае обучения и тестирования на различных наборах данных? Считается ли приложенный рабочий процесс “трансферным обучением”, так как мои изображения не связаны с изображениями, на которых сеть была предобучена?
Ваш рабочий процесс правильный, и вы выполняете тип трансферного обучения, при котором только последний слой настроен. Виджет для встраивания изображений вычисляет особенности, которые представляют собой активации предпоследнего слоя сетей Inception-v3, VGG или Painters. Все эти сети обучены на различных наборах изображений. VGG и Inception-v3 обучены на наборе данных ImageNet, а сеть Painters обучена на наборе произведений искусства. В процессе трансферного обучения, который вы реализуете с помощью рабочего процесса, вы настраиваете все подключенные классификаторы для ваших изображений.
возникает проблема, когда я подключаюсь от тестирования/встраивания изображения к тестированию и оценке. и есть выражение в анализе ROC. пожалуйста, объясните
.
Ответ или решение
Вопрос о классификации изображений апельсинов с использованием передового машинного обучения требует внимательного анализа вашего рабочего процесса. Давайте подробно разберем несколько ключевых моментов.
Корректность рабочего процесса
Ваш рабочий процесс, описывающий обучение и тестирование на разных наборах данных, является корректным. Основной принцип заключается в том, чтобы использовать различные данные для обучения модели и для её тестирования, что позволяет оценивать обобщающую способность модели на новых данных. Это соответствует как лучшим практикам в машинном обучении, так и обеспечению объективности результатов.
Передача обучения (Transfer Learning)
Ваш рабочий процесс включает аспекты передачи обучения. Если ваша модель использует предобученные сети, такие как Inception-v3 или VGG, которые были тренированы на ImageNet, и вы только настраиваете последние слои с использованием ваших собственных изображений, это действительно относится к подходу transfer learning. Этот метод позволяет использовать уже извлеченные общие характеристики изображений, адаптируя модель под вашу конкретную задачу классификации апельсинов, что значительно экономит время и ресурсы по сравнению с обучением модели с нуля.
Исправление ошибок соединения и анализа ROC
Вы указали на проблему с соединением от блока тестирования/встраивания изображений к блоку оценки и расчёта ROC. Это может происходить по ряду причин:
-
Неправильный формат данных: Убедитесь, что формат данных, поступающих в блок оценки, соответствует ожидаемому. Возможно, потребуются предварительные преобразования данных.
-
Настройки параметров: Проверьте настройки параметров в инструменте анализа ROC. Выберите корректные параметры для вашей задачи.
SEO Оптимизация и Профессиональные рекомендации
Оптимизация для поисковых систем (SEO) включает использование ключевых слов, таких как "классификация изображений", "передача обучения", "Inception-v3", "VGG", и "оценка ROC". Это поможет сделать ваш контент более заметным для заинтересованных читателей и профессионалов в области ИТ.
Мы надеемся, что это объяснение поможет вам лучше понять и исправить ваш рабочий процесс. Если у вас возникают дополнительные вопросы или сложности, рекомендую обратиться к профессиональным ресурсам или консультантам, специализирующимся на машинном обучении и передаче обучения.