Вопрос или проблема
Необходимо ли предварительно обрабатывать изображения так же, как это было сделано во время обучения предобученных моделей в нашей дообученной модели для использования её в другой задаче классификации? Допустим, у меня есть предобученная модель VGG16, которую я дообучаю для использования в другой задаче классификации. Теперь, прежде чем подавать мой датасет этой дообученной модели, обязательно ли использовать vgg16.preprocess_input() для обучения на этом датасете или я могу использовать свою собственную preprocess_input?
Если сеть была обучена, скажем, на центрированных входных значениях (т.е. в диапазоне от -1 до 1) с вычтенными средними значениями каналов, вычисленными на ImageNet, желательно сохранить эту предобработку, чтобы облегчить дообучение.
С другой стороны, CNN иногда могут удивительно хорошо справляться с такими флуктациями входных данных и, если вы не замораживаете предобученную часть, могут адаптироваться к изменениям на входе. Поэтому, если вы просто измените средние значения каналов с умолчания [103.939, 116.779, 123.68] на [128, 128, 128], это должно работать нормально. В противном случае просто сравните, как точность улучшается во время дообучения, используя предобработку vgg16 и ваш метод.
Ответ или решение
Предварительная обработка изображений для дообученной модели CNN на основе предобученных моделей
При работе с предобученными моделями глубокого обучения, такими как VGG16, стоит уделить особое внимание подготовке изображений для дообучения на новую задачу классификации. Важность правильной предварительной обработки изображений не следует недооценивать: она существенно влияет на качество работы модели.
1. Необходимость использования стандартной предобработки
Предобученные модели, такие как VGG16, были обучены на огромных наборах данных, таких как ImageNet. На этом этапе они прошли через конкретные этапы предварительной обработки, включая централизацию значений пикселей и снижение их до определенного диапазона. Например, в случае VGG16 применяется предобработка, которая включает в себя вычитание средних значений пикселей по каналам: [103.939, 116.779, 123.68]. При изменении этой предобработки, существует риск ухудшения результатов, поскольку стиль и распределение данных могут не совпадать с теми, на которых была обучена модель.
2. Адаптивность CNN к изменениям
С другой стороны, свёрточные нейронные сети (CNN) иногда обладают удивительной устойчивостью к изменениям входных данных. Если вы планируете не замораживать предварительно обученные слои модели, то она вполне может адаптироваться к изменению требований к вводу. Например, вы можете изменить средние значения каналов, используемые на этапе предобработки, с [103.939, 116.779, 123.68] на [128, 128, 128], и это может не оказать критического воздействия на качество работы модели.
3. Запуск экспериментов
Для проверки различий в производительности рекомендуется провести серию экспериментов. Сравните точность получения модели, используя стандартную предобработку VGG16, и результаты, полученные с использованием вашей собственной предварительной обработки. Это позволит вам выяснить, насколько важна стандартная предобработка для вашей конкретной задачи и насколько ваша собственная методология может быть эффективной.
4. Заключение
В заключение, хотя не всегда строго обязательно использовать стандартные методы предобработки при дообучении моделей, подход, наиболее близкий к тому, что использовалось при предобучении, обеспечит наилучшие результаты и позволит избежать неожиданных проблем в будущем. В случаях, когда вы хотите модифицировать подход, всегда полезно проводить эксперименты и анализировать производительность для выбора оптимальной стратегии. Это позволит вам воспользоваться преимуществами как оригинальной модели, так и вашей собственной методологии.