Вопрос или проблема
У меня есть архитектура CNN, которая хорошо работает с изображениями 32x32x3. Могу ли я использовать ту же архитектуру для набора данных, состоящего из изображений 28x28x1? (Оба набора данных имеют 10 классов). Если это возможно, какие изменения мне нужно внести в имеющуюся архитектуру?
Один из способов – переосмыслить архитектуру CNN, чтобы она подходила для вашего нового входного данных. Однако, если вы хотите использовать текущую модель, которую у вас есть, вам следует:
(1) Повторное обучение: Повторно обучить модель на изображениях нового набора данных
(2) Изменить форму новых изображений: Вам следует добавить предварительный обработчик, чтобы преобразовать изображения 28x28x1 в изображения 32x32x3. Это можно сделать, повторив один канал на двух других каналах и добавив границы к вашим изображениям. Этот процесс деформации должен быть одинаковым для всех новых входных изображений.
Я предполагаю, что ваша CNN 32x32x3 была обучена на CIFAR, и вы хотите применить ее к MNIST (исправьте меня, если я ошибаюсь).
Если это так, вам, вероятно, не следует пытаться адаптировать модель CIFAR для MNIST. Есть несколько причин, по которым не стоит этого делать, но основные из них:
- особенности, вероятно, будут сильно различаться
- цветовые пространства разные, что делает особенности еще менее актуальными
Как предложил @aminrd, вы могли бы изменить форму ваших 28x28x1 на 32x32x3, чтобы принудить правильную форму входа, но, вероятно, вы получите лучшие результаты, просто обучив новую сеть. Принудительное повторное обучение таким образом фактически будет сбрасывать избыточные данные на ваш последний слой, игнорируя данные, которые могли бы быть извлечены, если бы вы обучали с нуля.
Если вам не против обучать модель, вам нужно изменить входной слой модели на 28x28x1, а количество входных каналов в первых сверточных слоях установить на 1 вместо 3. Также вам нужно будет удалить 3-й и 4-й слои подPooling, если они есть, и изменить форму верхнего слоя переобработки, где вы соединяетесь с окончательной полностью связанной нейронной сетью.
.
Ответ или решение
Да, одну и ту же архитектуру сверточной нейронной сети (CNN) можно использовать для разных наборов данных, однако важно учитывать ряд факторов, включая размер входных данных, количество цветовых каналов и особенности самих данных. В вашем случае рассматриваются две разные архитектуры данных: изображения размером 32x32x3 и 28x28x1. В этой статье мы разберем возможные изменения, которые необходимо внести, чтобы адаптировать вашу существующую архитектуру CNN для нового набора данных.
Адаптация архитектуры CNN для нового набора данных
1. Изменение входного слоя
Первым и наиболее важным этапом является изменение входного слоя вашей сети. Для работы с новыми изображениями размером 28×28 с 1 цветовым каналом (чёрно-белые изображения) вам необходимо:
- Скорректировать форму входного слоя: измените его параметры на 28x28x1.
- Настроить первый сверточный слой: измените количество входных каналов на 1 вместо 3 (как в случае с изображениями цветного формата RGB).
2. Перенос обученных весов
Если вы решите использовать архитектуру, наиболее подходящую для минимизации времени на обучение и получения более точных результатов, можете рассмотреть возможность переноса обученных весов:
- Замена.RandomInitialization: Вам потребуется переобучить сеть с учетом нового набора данных. Это подразумевает не только изменение входного слоя, но и инициализацию весов для последующих слоев.
3. Отключение слоев адаптации
Если ваша исходная архитектура содержит дополнительные слои, которые более специфичны к цветовому формату и размеру изображений CIFAR-10, вам может потребоваться:
- Удаление лишних слоев: проверьте, нужны ли последние свёрточные или объединительные слои. Они могут быть менее эффективны или даже помешать обучению на новом наборе данных.
Альтернативные методы работы с новыми данными
Если вы хотите избежать возможных ненужных манипуляций, вы также можете рассмотреть следующие варианты:
1. Преобразование изображений
Вы можете предварительно обработать ваши изображения 28x28x1 следующим образом:
- Изменение размеров: увеличить их до 32×32 и копировать единственный канал, чтобы получить 3 канала (RGB). Убедитесь, что этот подход применяется ко всем изображениями в вашем наборе данных.
- Добавление полей (padding): возможно, вам понадобятся дополнительные поля для сохранения данных на краях изображений, что может лучше сохранить их свойства.
2. Обучение новой модели
Наиболее эффективным подходом часто оказывается обучение новой модели с нуля, созданной с учетом характеристик нового набора данных:
- Построение новой архитектуры: вы можете создавать более целенаправленные слои и уточнять параметры, соответствующие 28x28x1. Это может быть более подходящим для правильного распознавания узоров и особенностей изображений, характерных для нового набора данных.
Заключение
Использование одной архитектуры CNN для разных наборов данных возможно, но требует тщательной настройки. Ваша задача заключается в правильной адаптации входного слоя, переобучении модели и возможной коррекции или удалении лишних слоев для достижения оптимальной производительности.
Решение о том, как именно адаптировать архитектуру, должно основываться на понимании структуры данных, их характеристик и на том, как ваша текущая сеть может справляться с этими характеристиками. Если у вас есть возможность, рассмотрите обучение с нуля или разработку индивидуальной архитектуры, которая будет соответствовать вашим уникальным требованиям и лучше отразит особенности вашего нового набора данных.