Вопрос или проблема
Является ли MAP (Средняя Средняя Точность) хорошей заменой для измерения точности обучения и валидации на различных этапах обучения модели машинного обучения для обнаружения объектов?
Я повторно обучаю Mask RCNN (предварительно обученный на MS-COCO) на синтетических изображениях (с пятью классами), и потери валидации, похоже, колеблются вверх и вниз до 1600-й эпохи, хотя потери обучения снижаются. Я рассчитывал Среднюю Среднюю Точность на каждом 100-м эпохе как на обучающих данных, так и на валидационных данных, и не знаю, что с этим делать.
Смотря на ваш график, MAP не очень информативен. Похоже, что MAP не меняется в зависимости от количества эпох.
Вы также упоминаете потери и точность, эти числа могут быть более информативными.
Ответ или решение
Оценка Прогресса Обучения Mask RCNN с Использованием MAP
При оценке прогресса обучения модели обнаружения объектов, такой как Mask RCNN, на синтетических данных, существует множество метрик, которые можно использовать для анализа эффективности. Одной из наиболее популярных метрик является средняя точность (Mean Average Precision, MAP). Это универсальный метод, однако, он не всегда идеально подходит для каждой ситуации.
Зачем Использовать MAP?
MAP в основном используется для оценки качества моделей обнаружения объектов в задачах компьютерного зрения. Он учитывает как точность (precision), так и полноту (recall) и позволяет получить общее представление о производительности модели. Однако когда дело доходит до индивидуального мониторинга прогресса обучения, важно понимать даже потенциальные ограничения MAP.
Проблемы Изменения MAP в Вашем Случае
Исходя из вашего описания, вы столкнулись с ситуацией, когда MAP на ваших валидационных данных не показывает значительных изменений в течение нескольких эпох. Это может указывать на несколько проблем:
-
Недостаточная Обучаемость Модели: Если ваши данные недостаточно информативны или модель не может извлечь нужные признаки, MAP может не улучшаться.
-
Избыточная Подгонка (Overfitting): Поскольку тренировочная потеря снижается, но MAP на валидационных данных не изменяется, это может свидетельствовать о том, что модель переобучается на тренировочных данных, что делает её менее эффективной для новых или валидационных данных.
-
Неоптимальные Гиперпараметры: Параметры, такие как скорость обучения, количество слоёв или количество эпох, могут быть недостаточно оптимальными для ваших данных.
Рекомендации по Оценке Прогресса
Учитывая вышеизложенные моменты, я рекомендую следующие практики для более чёткого анализа вашего процесса обучения:
-
Мониторинг потерь (Loss): Важно следить за значениями потерь как на обучающих, так и на валидационных данных. Если валидационные потери не уменьшаются при продолжающемся снижении обучающих потерь, это может быть сигналом о переобучении.
-
Сравнение с Точностью (Accuracy): Точность, в отличие от MAP, может предоставить дополнительную информацию о том, как модель справляется с конкретными классами объектов. Вы можете использовать её для понимания эффективности на уровне класса.
-
Анализ Изображений: Визуальный анализ выходных данных модели на валидационных изображениях также может дать много информации о том, как модель интерпретирует объектные классы и какие классы она может путать.
-
Адаптивные Гиперпараметры: Возможно, стоит применить адаптивную настройку гиперпараметров в процессе обучения, чтобы улучшить производительность.
-
Проведение Экспериментов: Пробуйте различные архитектуры, методики аугментации данных и предобученные модели, чтобы достичь лучших результатов.
Заключение
Хотя MAP является распространенной метрикой для оценки моделей обнаружения, её недостатки в вашем конкретном случае не позволяют сделать окончательные выводы о результатах обучения Mask RCNN. Использование дополнительных метрик, таких как потери и точность, в сочетании с визуальным анализом и корректировкой гиперпараметров поможет создать более полное представление о процессе обучения и откроет новые пути для оптимизации вашей модели.