Вопрос или проблема
Я смотрю на пример лабораторной работы из курса на Coursera под названием “Введение в Tensorflow”. В этой модели CNN они постепенно увеличивают количество фильтров с 16 до 32, а затем до 64. Почему мы не увеличиваем его до 128 и больше? Мне любопытно, почему последние три слоя conv2D имеют 64 фильтра и являются ли они избыточными с точки зрения производительности модели.
Спасибо!
Увеличение количества фильтров в CNN следует принципу “Златовласки” – не слишком мало, не слишком много. Переход от 16 к 32, а затем к 64 фильтрам может захватить более сложные особенности, но переход к 128 и более часто приводит к убывающей отдаче и потенциальному переобучению. Это похоже на кривую преобразования смещения и дисперсии: слишком мало фильтров – недообучение; слишком много – переобучение. Повторяющиеся слои с 64 фильтрами не являются избыточными; они позволяют сети изучать иерархические особенности и увеличивать восприимчивое поле. В конечном итоге, лучшая архитектура зависит от вашей конкретной задачи и набора данных. Экспериментирование – это ключ!
Некоторое касательное, но полезное: https://botcampus.ai/understanding-the-bias-variance-tradeoff-in-machine-learning/
Почему мы не увеличиваем его до 128 и больше?
Вы можете это сделать, количество фильтров в каждом сверточном слое можно рассматривать как гиперпараметр. Вы можете попробовать изменить его и посмотреть, улучшится ли или ухудшится производительность.
В чем смысл наличия нескольких фильтров в каждом сверточном слое? Каждый фильтр, как надеюсь, будет вычислять различное представление входных данных, которое может использоваться следующим слоем для получения различных и более абстрактных представлений входных данных (см. также этот ответ).
Мне любопытно, почему последние три слоя conv2D имеют 64.
Почему именно 64? Потому что создатель сети выбрал их как 64 в соответствии с некоторыми критериям (его знания, некоторые эксперименты, поиск нейронной архитектуры …)
и являются ли они избыточными с точки зрения производительности модели.
Говоря в общем, более глубокие модели могут вычислять более детальные представления входных данных и достигать лучшей производительности, если правильно обучены (например, см. VGG, которая проводит обширное исследование глубины CNN). Являются ли они избыточными или нет в конкретном наборе данных следует оценивать с помощью экспериментов.
Ответ или решение
Вопрос о том, почему в данной сверточной нейронной сети (CNN) не увеличивают количество фильтров с 64 до 128, является весьма актуальным и сложным. Для понимания текущей архитектуры модели, давайте рассмотрим несколько ключевых моментов.
Основные моменты
-
Принцип "Золотой середины":
Увеличение числа фильтров в сверточных слоях часто следует принципу "золотой середины". Переход от 16 к 32 и затем к 64 фильтрам позволяет модели уловить более сложные и высокоуровневые признаки из входных данных. Однако дальнейшее увеличение числа фильтров, например до 128, может привести к уменьшению прироста производительности модели и, потенциально, к переобучению. -
Баланс смещения и дисперсии:
В контексте обучения модели важно учитывать баланс между смещением (bias) и дисперсией (variance). Увеличение числа фильтров может резко снизить смещение, однако, если число фильтров становится слишком высоким, это может привести к увеличению дисперсии, то есть модель будет слишком гибкой и не сможет обобщать на новых, невидимых данных. Это создает риск переобучения, когда модель начинает запоминать, а не обобщать. -
Иерархические признаки:
Повторение слоя с 64 фильтрами не является избыточным. Каждый такой слой может учить различные иерархические признаки. Модель может извлекать комбинации признаков на более высоком уровне из множества низкоуровневых признаков, созданных предыдущими слоями. Это помогает улучшить представление данных и, в конечном итоге, производительность модели. -
Выбор архитектуры:
Конечное количество фильтров в каждом слое часто определяется методом проб и ошибок, а также на основе опыта разработчика. Это может включать в себя использование различных методов, таких как поиск архитектуры нейронной сети или использование лучших практик, основанных на предыдущих исследованиях. -
Практическое тестирование:
Как правило, окончательное решение о количестве фильтров должно приниматься на основе практических тестов. Изменение числа фильтров можно рассматривать как гиперпараметр, а это значит, что стоит провести экспериментирование и оценить производительность модели с помощью методов кросс-валидации.
Вывод
Увеличение числа фильтров с 64 до 128 в данной CNN модели не обязательно приведет к значительному улучшению производительности. Повторные слои с 64 фильтрами играют важную роль в обучении модели и позволяют ей лучше уловить иерархию признаков в данных. Правильный подход к построению архитектуры нейронной сети всегда основан на балансе между сложностью модели и её способностью к обобщению. Рекомендуется проводить эксперименты и оценивать влияние на результат для каждой конкретной задачи и датасета.