Вопрос или проблема
У меня есть вопрос о том, как Keras обрабатывает валидацию. У меня есть предобученная модель (ResNet34 с архитектурой U-NET), и я хочу обучать ее на своем пользовательском наборе данных для бинарной сегментации. Я создал валидационный набор из 60 изображений, и когда я попытался настроить EarlyStopping с использованием val_loss, у меня были странные результаты. Я считаю это странным, потому что я использую одни и те же директории для обучения и валидации, поскольку модель не обучалась и возвращала полные черные или полные белые изображения. Мой основной вопрос: логично ли такое поведение даже с регуляризационными терминами и слоем обрезки? Это просто выглядит неправильно. Когда я обучал модель без валидации, она, казалось, работала и обучалась. У меня была точность около 85%. Я использую библиотеку для предобученных моделей под названием segmentation_models, которая использует фреймворк Keras. Так что, при использовании обучающего набора и валидации разве оценки не должны быть близки, если не одинаковы?
Результаты:
Эпоха 1/200 60/60 [==============================] – 32с 473мс/шаг – потеря: 0.3068 – iou_score: 0.7164 – val_loss: 2.5515 – val_iou_score: 0.1365
Эпоха 2/200 60/60 [==============================] – 28с 465мс/шаг – потеря: 0.1274 – iou_score: 0.8831 – val_loss: 1.1177 – val_iou_score: 0.3766
Эпоха 3/200 60/60 [==============================] – 27с 444мс/шаг – потеря: 0.0852 – iou_score: 0.9224 – val_loss: 1.6045 – val_iou_score: 0.3112
Эпоха 4/200 60/60 [==============================] – 27с 454мс/шаг – потеря: 0.0603 – iou_score: 0.9445 – val_loss: 0.9970 – val_iou_score: 0.4547
Эпоха 5/200 60/60 [==============================] – 27с 459мс/шаг – потеря: 0.0493 – iou_score: 0.9545 – val_loss: 0.8126 – val_iou_score: 0.3551
Эпоха 6/200 60/60 [==============================] – 27с 447мс/шаг – потеря: 0.0336 – iou_score: 0.9679 – val_loss: 2.2715 – val_iou_score: 0.6446
Эпоха 7/200 60/60 [==============================] – 27с 445мс/шаг – потеря: 0.0289 – iou_score: 0.9730 – val_loss: 1.9526 – val_iou_score: 0.6421
import numpy as np
from segmentation_models import Unet, get_preprocessing
import segmentation_models.losses
from segmentation_models.metrics import iou_score
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
# Определите директорию, в которой будут сохраняться модели
SAVE_DIR = "hf_0_saved_models"
os.makedirs(SAVE_DIR, exist_ok=True)
# Список всех базовых моделей для перебора
BACKBONES = [
'resnet34'
#'seresnet18', 'efficientnetb2', 'resnext50'
#'vgg16' , 'vgg19', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152',
#'seresnet18', 'seresnet34', 'seresnet50', 'seresnet101', 'seresnet152',
#'resnext50', 'resnext101', 'seresnext50', 'seresnext101', 'senet154',
#'densenet121', 'densenet169', 'densenet201', 'inceptionv3', 'inceptionresnetv2',
#'mobilenet', 'mobilenetv2', 'efficientnetb0', 'efficientnetb1', 'efficientnetb2',
#'efficientnetb3', 'efficientnetb4', 'efficientnetb5', 'efficientnetb6', 'efficientnetb7'
]
x_train, y_train = load_data('./train/image', './train/mask')
x_val, y_val = load_data('./train/image', './train/mask')
# Перебор каждой базовой модели и обучение модели
for BACKBONE in BACKBONES:
print(f"Обучение модели с базовой моделью: {BACKBONE}")
# Предобработка входных данных согласно базовой модели
preprocess_input = get_preprocessing(BACKBONE)
x_train = preprocess_input(x_train)
x_val = preprocess_input(x_val)
# Определите модель
model = Unet(BACKBONE, encoder_weights="imagenet", classes=1, activation='sigmoid')
loss = segmentation_models.losses.BinaryCELoss()
# Скомпилируйте модель с оптимизатором Adam, потерей и метрикой IOU
model.compile(optimizer="Adam", loss=loss, metrics=[iou_score])
# Определите обратный вызов для сохранения модели после обучения
model_save_path = os.path.join(SAVE_DIR, f"{BACKBONE}_unet_model.h5")
checkpoint = ModelCheckpoint(model_save_path, save_best_only=True)
early_stopping = EarlyStopping(
monitor="val_loss",
patience=10,
restore_best_weights=True
)
# Обучите модель
history = model.fit(
x=x_train,
y=y_train,
batch_size=4,
epochs=200,
callbacks=[checkpoint, early_stopping],
validation_data=(x_val, y_val)
)
print(f"Модель с базовой моделью {BACKBONE} была обучена и сохранена по адресу {model_save_path}.")```
Ответ или решение
Когда вы сталкиваетесь с тем, что валидационный набор данных показывает худшие результаты, чем тренировочный, это может быть связано с несколькими факторами. Давайте рассмотрим наиболее вероятные причины такого поведения с учетом вашей ситуации.
### 1. Использование одного и того же набора данных для обучения и валидации
Вы упомянули, что используете одни и те же директории для обучающего и валидационного наборов данных. Это основной источник проблемы. Если модель обучается на одном и том же наборе данных, на котором она затем проверяет свои метрики, это приводит к переобучению. В результате модель будет адаптироваться к шуму и специфике этих данных, вместо того чтобы обобщать их. Рекомендуется выделить отдельный валидационный набор, который модель не видела во время обучения, даже если это всего лишь небольшая часть ваших данных.
### 2. Размер и качество валидационного набора
Вы упомянули, что используете 60 изображений для валидации. Этот объем может быть недостаточным для адекватной оценки процесса обучения, особенно если данные высокоразнообразные. Кроме того, важно, чтобы валидационный набор содержал репрезентативные примеры всех классов и ситуаций, с которыми будет сталкиваться модель. Если изображения слишком схожи или не отражают полное разнообразие данных, это приведет к неадекватной оценке производительности модели.
### 3. Архитектура модели и её параметры
Вы используете U-Net с предобученной моделью ResNet34. Несмотря на то, что U-Net хорошо подходит для задач сегментации, важно следить за тем, чтобы архитектура была правильно настроена для вашей конкретной задачи. Плавное обучение и правильная настройка гиперпараметров являются критически важными. Возможно, стоит попробовать изменения, такие как изменение скорости обучения, чтобы улучшить результаты.
### 4. Сложность задачи и потери
Ваши результаты показывают, что значение потерь на валидационном наборе значительно выше, чем на тренировочном. Это может указывать на проблемы с оптимизацией. Ваша модель может застревать в локальных минимумах, не достигая глобального оптимума. Попробуйте поэкспериментировать с различными функциями потерь или использовать обучение с адаптивной скоростью обучения.
### 5. Проблемы с данными и предобработкой
Перед обучением модель необходимо тщательно подготовить данные, включая нормализацию, аугментацию и соответствующее преобразование. Убедитесь, что входные данные и маски с сегментациями имеют одно и то же распределение и масштаб. Даже небольшие расхождения могут серьезно повлиять на процесс обучения.
### Заключение
Ваша ситуация требует тщательного анализа множества факторов, связанных с данными, архитектурой модели и процессом обучения. Рекомендуется выделить отдельный валидационный набор, тщательно выбрать и подготовить данные, а также поэкспериментировать с настройками гиперпараметров. Это позволит вам более точно оценить производительность модели и избежать потенциальных проблем с переобучением.
Совершая эти шаги, вы сможете значительно улучшить поведение вашей модели на валидационных данных и добиться более адекватных результатов.