Вопрос или проблема
Я планирую создать модель глубокого обучения, которая классифицирует кожные заболевания (около 5-7 заболеваний). Пожалуйста, посоветуйте мне хорошую модель глубокого обучения для этого. Я собираюсь интегрировать эту модель в мобильное приложение. Это будет выглядеть так: пользователь загружает изображение кожного заболевания, и машина классифицирует его соответственно. Мне нужна высокая степень точности.
Если вы классифицируете изображения, очевидно, вам стоит использовать CNN для достижения хорошей точности. Набор данных, который вы классифицируете, также играет большую роль в определении гиперпараметров, оптимизаторов и функции потерь.
Поэтому вам следует начать с базовой модели CNN, которую вы можете обучать с оптимизаторами, такими как SGD, и попробовать настроить гиперпараметры соответственно.
Если вы спрашиваете о моделях переноса обучения, вы можете использовать ResNet или GoogLeNet.
Для классификации изображений используйте сверточную нейронную сеть (CNN) или вы можете выбрать модель, которая была предварительно обучена на большом объеме данных и обеспечивает хорошую точность. Примеры предварительно обученных моделей — VGG, MobileNet, Inception V3 и т.д.
Для выбора различных гиперпараметров вы можете использовать метод перебора по сетке.
Существует множество архитектур, которые вы можете попробовать даже в сверточных нейронных сетях. Если у вас достаточно объемный набор данных, вы можете применять любые ResNet (ResNet18, ResNet34, ResNet50 и т.д.), ResNEXT или любую легкую архитектуру изображений, которая достаточно хороша для таких задач, обеспечивая хороший баланс между производительностью и временем выполнения. Но если вы хотите достичь действительно высокого результата и у вас достаточно большой объем данных, вы можете обратиться к Efficient-Nets для ваших моделей.
Вы можете ознакомиться с конкурсом ISIC. Я использовал Unet для сегментации этих поражений и затем применил ResNet к поражению.
Ответ или решение
Создание модели глубокого обучения для классификации кожных заболеваний – это многогранная задача, требующая внимательного выбора архитектуры, данных и методов обучения. Вот подробный план, который поможет вам в этом процессе.
1. Выбор архитектуры
Для задачи классификации изображений предпочтительно использовать сверточные нейронные сети (CNN). Вам доступны несколько подходов:
-
Собственная CNN: Это базовый подход, при котором вы проектируете собственную архитектуру CNN, начиная с простых слоев свертки, активации (например, ReLU), объединения и полносвязных слоев. Оптимизаторы, такие как SGD и Adam, могут быть использованы.
-
Предобученные модели: Для повышения точности и снижения времени обучения рекомендуется использовать предобученные модели, такие как:
- VGG16/VGG19
- ResNet (например, ResNet50)
- InceptionV3
- MobileNet (особенно хороший вариант для мобильных приложений, так как менее ресурсоемок)
- EfficientNet (обеспечивает отличный баланс между точностью и производительностью)
Эти архитектуры уже обучены на больших наборах данных, таких как ImageNet, что позволяет им выявлять иерархические особенности в изображениях.
2. Сбор данных
Качество вашего датасета будет иметь решающее значение для достижения высокой точности. Рекомендуется использовать открытые наборы данных, такие как ISIC Archive или другие источники, которые содержат изображения кожных заболеваний, таких как:
- Псориаз
- Экзема
- Рак кожи (меланома)
- Акне
- Дерматит
- И другие
Обязательно классифицируйте и разметьте изображения, чтобы обучение модели прошло успешно.
3. Предобработка данных
- Аугментация данных: Для улучшения обобщающей способности модели используйте аугментацию данных (повороты, сдвиги, изменение яркости и т.д.).
- Нормализация: Приведите изображения к стандартному размеру (например, 224×224) и нормализуйте пиксели (например, в диапазон [0, 1]).
4. Обучение модели
- Разделите данные: Разделите набор данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки (например, 70/15/15).
- Выбор гиперпараметров: Проводите настройку гиперпараметров, используя метод Grid Search или Random Search, ориентируясь на размер мини-батча, скорость обучения и количество эпох.
- Функция потерь и оптимизация: Используйте функцию потерь, такую как Cross-Entropy Loss, и оптимизаторы, такие как Adam или SGD с моментумом.
5. Оценка модели
- Вычисляйте метрики качества, такие как точность, полнота, F1-меры и ROC-AUC на валидационном наборе. Для тестирования используйте отдельный набор данных, чтобы обеспечить надежность оценок.
6. Интеграция в мобильное приложение
- Для интеграции модели в мобильное приложение используйте такие фреймворки, как TensorFlow Lite или ONNX, что позволит преобразовать вашу модель для работы на мобильных устройствах.
- Обеспечьте возможность загрузки изображения пользователем и отрисовку предсказанного результата.
Заключение
Создание высокоточной модели для классификации кожных заболеваний требует хорошего понимания как теоретических основ глубокого обучения, так и практических аспектов работы с данными. Используйте предобученные модели для достижения отличных результатов и адаптируйте вашу модель под конкретные задачи. Успехов в вашем проекте!