Вопрос или проблема
Я использую подход с transfer learning. Для этого я следовал уроку tensorflow для поэтов. Я использую заранее обученную архитектуру InceptionV3, натренированную на наборе данных Imagenet. Последний слой и классификация softmax были заменены и переобучены с использованием нового набора из 7 классов.
Данные
На каждый класс у меня есть около 4000 – 5000 изображений. Я пробовал различные параметры обучения с AdamOptimizer. Метки шумные, около 15-20% меток неверные. Изображения показывают продукты определенной категории (например, автомобили), а метки классифицируют различные типы признаков (например, 7 разных типов шин, колес).
Параметры
- скорость обучения: 0.001
- итерации: 7000
- размер пакета: 100
Производительность
Точность теста составляет 50%, точность обучения 68%. Визуализируя скорость обучения, сеть уже достигла 50% после 2000 итераций. Меня удивляет общая низкая производительность, а также отсутствие дальнейшего улучшения в течение времени обучения. Также стоит отметить, что сеть, кажется, совершает очень труднопонимаемые ошибки (не только путая похожие классы, но и явно различимые).
Теперь я задаюсь вопросом: Может быть, это связано с тем, что переобучение только одного слоя слишком ограничено для улавливания тонких различий в определенных частях изображений? Как бы вы подошли к улучшению?
“Метки шумные, около 15-20% меток неверные.” вероятно, в значительной степени способствуют низкой производительности.
Возможно, значительное улучшение производительности модели может быть достигнуто за счет удаления или корректировки неверных меток.
Ответ или решение
Трансферное обучение может быть весьма эффективным, но в вашем случае существуют несколько факторов, которые могут способствовать низкой производительности вашей модели. Давайте разберём основные аспекты, которые следует учитывать, а также предложим возможные шаги по улучшению результата.
1. Неправильные метки
Как вы уже заметили, наличие 15-20% ошибочных меток может значительно влиять на качество работы модели. Неправильные метки могут привести к тому, что модель будет обучаться на неверных данных, что отражается на её способностях классифицировать изображения. Рекомендуется:
- Проверить и исправить метки: Пройдитесь по вашим данным и постарайтесь выявить и исправить неправильные метки. Если это невозможно, рассмотрите возможность использования методов, которые могут уменьшить влияние ошибок в метках, таких как тематическое преобучение или аугментация данных.
2. Переобучение только одного последнего слоя
Обучение только последнего слоя может быть недостаточным для улучшения способностей модели, особенно если ваши классы не очень хорошо разделимы. Соответствующие шаги для улучшения могут включать:
-
Размороженные слои: Попробуйте разморозить несколько верхних слоев модели InceptionV3, а не только последний. Это позволяет модели адаптироваться к различиям в ваших данных более эффективно.
-
Тонкая настройка: Можно использовать метод тонкой настройки (fine-tuning) — постепенно размораживайте слои и обучайте их, начиная с верхнего слоя до нижних, чтобы модель могла извлечь более специализированные характеристики.
3. Параметры обучения
Ваши параметры обучения могут требовать настройки. Попробуйте следующие изменения:
-
Скорость обучения: Возможно, стоит попробовать снизить скорость обучения (например, до 0.0001) и проверить, как это скажется на производительности модели. Иногда низкая скорость обучения может дать лучшие результаты, особенно при вторичном обучении сложной модели.
-
Расширение данных: Используйте аугментацию данных, чтобы обогатить набор данных. Это может включать поворот, изменение масштаба, сдвиг изображений и т.д. Это поможет вашей модели стать более устойчивой и улучшит её обобщающую способность.
4. Изменение размера модели
Если ошибка всё ещё остается высокой, рассмотрите возможность использования лёгкой версии архитектуры (например, MobileNet), которая может быть более адаптивной к вашей задаче, особенно если у вас ограниченные вычислительные ресурсы. Модели такого рода могут быстрее обучаться и лучше обобщаться на данных с ошибками.
5. Анализ ошибок
Проведите анализ ошибок для понимания, где модель делает неправильные классификации. Это может помочь в выявлении паттернов в ошибках и даже в указании на дополнительные стратегии улучшения. Обратите внимание на следующие аспекты:
-
Визуализация активаций: Используйте методы визуализации, такие как Grad-CAM, чтобы понять, что именно модель использует для принятия решений.
-
Классы смешивания: Сосредоточьтесь на классах, которые модель путает больше всего, и постарайтесь понять, в чем причина (например, недостаток данных, ошибки меток).
Заключение
Следуя указанным шагам, вы сможете значительно улучшить производительность вашей модели на новых данных. Не забудьте проводить эксперименты с различными подходами и параметры обучения, а также обращайте внимание на качество данных. Удачи в вашей работе с трансферным обучением!