Вопрос или проблема
Я использую Keras для создания модели CNN, и хочу использовать K-fold кросс-валидацию для обучения набора данных.
Набор данных содержит изображения, и я использую функцию flow_from_directory.
У вас есть идеи, как использовать K-fold кросс-валидацию в Keras для создания модели CNN?
Очень часто для кросс-валидации используют sklearn.
Наиболее известные методы — это KFold и cross_val_score, импортированные из sklearn.model_selection.
Вы можете использовать tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier, чтобы реализовать классификатор scikit-learn с моделью Keras.
K-fold кросс-валидация “состоит в разделении доступных данных на K частей (обычно K = 4 или 5), инстанцировании
K идентичных моделей и обучении каждой на K – 1 частях, оценивая на
оставшейся части” [Глубокое обучение с Python, Франсуа Шолле].
С другой стороны, flow_from_directory принимает путь к директории и генерирует пачки увеличенных данных [источник: документация TensorFlow]
Поскольку весь набор данных не доступен одновременно при использовании flow_from_directory, необходимые условия для метода K-fold кросс-валидации не выполняются.
Таким образом, K-fold кросс-валидация и flow_from_directory несовместимы.
Сказав это, могут быть и другие варианты K-fold кросс-валидации, применяющие ту же концепцию к каждой пачке (как можно больше), но я не слышал о такой расширенной версии.
Почему это вообще не должно быть проблемой?
Сценарий A | маленький набор данных:
K-fold кросс-валидация полезна, когда данных так мало, что валидационный набор оказывается очень маленьким.
В таких случаях весь набор данных можно загрузить с диска и разделить на несколько частей, например, с использованием tf.data.Dataset.from_tensor_slices.
Сценарий B | большой набор данных:
В таких случаях может быть невозможно загрузить весь набор данных одновременно (из-за нехватки памяти).
Генерация пачек данных может решить эту проблему. K-fold кросс-валидация может даже не быть выгодной здесь из-за большого количества точек данных (если только нет многих классов с небольшим количеством точек данных, что в свою очередь приводит к большому размеру набора данных при одновременно недостаточном количестве точек данных на класс).
Ответ или решение
Кросс-валидация для свёрточной нейронной сети в Keras
Кросс-валидация – это мощный инструмент для оценки обобщающей способности модели машинного обучения. В контексте свёрточных нейронных сетей (CNN) в Keras, использование K-fold кросс-валидации может показаться сложным, особенно когда вы работаете с изображениями и используете метод flow_from_directory. В этой статье мы разберём, как реализовать K-fold кросс-валидацию для вашей CNN модели, описывая возможные подходы и нюансы.
Понимание K-fold кросс-валидации
K-fold кросс-валидация заключается в разбиении доступных данных на K частей (обычно K=4 или K=5). Затем создаётся K идентичных моделей, из которых каждая обучается на K-1 частях данных, а на оставшейся части проводится оценка. Этот метод позволяет получить более надёжные данные о производительности модели, поскольку каждое разделение предоставляет уникальный набор данных для тренировки и тестирования.
Проблемы с использованием flow_from_directory
Функция flow_from_directory в Keras позволяет генерировать пакеты изображений из указанной директории, что делает её особенно удобной для работы с большими наборами данных. Однако, это ограничивает возможность непосредственного применения K-fold кросс-валидации. Поскольку flow_from_directory не загружает весь набор данных в память, выполнение традиционной K-fold кросс-валидации становится сложным, так как вы не можете получить доступ ко всем данным одновременно.
Подходы к решению проблемы
-
Работа с небольшими наборами данных:
Если ваш набор данных довольно мал, вы можете загрузить все изображения в память с использованием методаtf.data.Dataset.from_tensor_slices. После этого можно легко разбить данные на K частей с помощьюKFoldиз библиотекиsklearn. В этом случае кросс-валидация станет вполне управляемой. -
Работа с большими наборами данных:
При работе с большими изображениями, которые не помещаются в память, рассмотрите вариант использования k-fold кросс-валидации, применяющегося к каждому батчу. Процесс может быть следующим:- Загрузите данные в память по частям, используя
ImageDataGenerator. - Разбейте ваши метки на K частей.
- В каждой итерации, при помощи Keras и
KerasClassifierизtf.keras.wrappers.scikit_learn, создавайте и тренируйте модель на K-1 частях, используя оставшуюся часть для валидации.
- Загрузите данные в память по частям, используя
Пример реализации k-fold кросс-валидации, используя Keras с ImageDataGenerator, может выглядеть следующим образом:
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
# Определите вашу CNN модель
def create_model():
# Ваш код для создания модели
pass
# Генерация данных
data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1.0/255) # Нормализация
data = data_gen.flow_from_directory('path_to_data', target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
# Запись меток и изображений в списки
images = []
labels = []
for i in range(len(data)):
img_batch, label_batch = data[i]
images.append(img_batch)
labels.append(label_batch)
images = np.concatenate(images)
labels = np.concatenate(labels)
# K-fold кросс-валидация
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
for train_index, test_index in kf.split(images):
X_train, X_test = images[train_index], images[test_index]
y_train, y_test = labels[train_index], labels[test_index]
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print(f'Validation score: {score}')Заключение
Использование K-fold кросс-валидации в Keras для обучения свёрточной нейронной сети имеет определённые сложности при работе с изображениями. Однако, если подходить к задаче с учётом особенностей вашего набора данных, то можно эффективно применять этот метод для оценки производительности модели. При этом важно помнить о размере данных и их доступности в памяти, чтобы выбрать оптимальный подход.