Вопрос или проблема
Я хочу обучить модель для распознавания лицевых эмоций. Я использовал набор данных из 213 образцов. Сначала я извлекаю признаки с помощью фильтра Габора. Затем я уменьшаю размерность данных с помощью PCA и генетического алгоритма. Наконец, я тестирую производительность с использованием кросс-валидации с размером теста 25%, и у меня получается 98% точности. Проблема в том, что когда я тестирую модель SVM на других изображениях, я не получаю ожидаемый результат.
Не видя данные и ваш код, трудно исследовать и сказать, в чем проблема. Ниже приведены шаги, которые я бы рассмотрел в качестве первого шага.
98% точности – это высокий уровень, поэтому я бы сначала проверил на переобучение. Идеальное решение проблемы переобучения – использование большего объема данных. Если это невозможно, то увеличение доли обучающего набора данных (возможно, до 50%) и последующий процесс кросс-валидации и тестирования могут помочь.
Еще одной распространенной причиной является чрезмерная/недостаточная представленность классов. Каково соотношение между классами?
Ответ или решение
При использовании модели SVM (опорные векторы) для распознавания эмоций, вы можете столкнуться с рядом объективных трудностей, которые могут объяснить, почему результаты на тестовых изображениях не соответствуют вашим ожиданиям. Рассмотрим основные аспекты, которые стоит учитывать для корректной оценки работы вашей модели.
Перегрузка модели (Overfitting)
Первое, на что стоит обратить внимание, это вероятность перегрузки модели. Вы упомянули, что добились точности 98% при кросс-валидации на уровне 25% тестового набора. Такая высокая точность может свидетельствовать о том, что модель хорошо запомнила данные из обучающего набора, но не может обобщить результаты на новых, невидимых данных. Эта проблема особенно актуальна при малом размере выборки, как в вашем случае (213 образцов).
Решения:
- Увеличение размерности обучающей выборки: Максимально возможное количество данных может помочь модели лучше обобщить результаты.
- Изменение пропорции обучающего и тестового наборов: Увеличьте долю обучающего набора, возможно, до 50%, что позволит модели увидеть больший объём данных.
Число классов и их дисбаланс
Другая потенциальная проблема может быть связана с дисбалансом классов в вашем наборе данных. Если у вас имеется неравное количество экземпляров для каждого класса эмоций, это может привести к смещению в предсказаниях. Например, если один класс (например, "счастливый") представлен в данных значительно чаще, модель может предсказывать его при любом удобном случае.
Решения:
- Анализ распределения классов: Проверьте, сколько образцов принадлежит каждому классу. Если вы обнаружите значительный дисбаланс, рассмотрите методы их коррекции.
- Использование методов обработки дисбаланса: Вы можете использовать такие методы, как увеличение данных (data augmentation) для недостаточно представленных классов или снижения выборки (undersampling) для переизбыточных классов.
Качество признаков и их извлечение
Ваш подход к извлечению признаков с использованием фильтра Габора и снижения размерности с помощью PCA и генетического алгоритма звучит многообещающе; однако важно убедиться, что извлекаемые признаки действительно содержат релевантную информацию для задачи классификации эмоций.
Решения:
- Оценка качества извлекаемых признаков: Проверьте, достаточно ли дискриминирующие ваши кандидатные признаки. Можете использовать метод визуализации, например, снижения размерности для оценки разнесенности классов (t-SNE, UMAP и т.д.).
- Ищите альтернативные методы извлечения признаков: Возможно, использование глубинного обучения (например, предобученной сети, такой как VGG или ResNet) даст лучшие результаты.
Настройка гиперпараметров
Модели SVM чувствительны к параметрам, таким как штрафной параметр C и параметры ядра. Неправильная настройка этих параметров может привести к нестабильным результатам, особенно при тестировании на новых данных.
Решения:
- Оптимизация гиперпараметров: Используйте методы поиска, такие как сеточный поиск (Grid Search) или случайный поиск (Random Search), для определения наилучших параметров.
Заключение
Ваша высокая точность на этапе кросс-валидации может быть обманчива, поэтому важно исследовать все вышеупомянутые аспекты, чтобы улучшить обобщающую способность вашей модели SVM. Начните с анализа пропорций классов, затем переходите к качеству признаков и окончательной настройке гиперпараметров. Решение упомянутых вопросов поможет вам добиться стабильных и ожидаемых результатов на новых изображениях.