Вопрос или проблема
Предположим, я хочу использовать обучение с переносом, чтобы обучить модель для обнаружения объекта A против всего остального. В этом случае мне нужно предоставить 2 типа входных данных: изображения объекта A и изображения всего остального, а затем сделать так, чтобы последний слой модели выдал либо объект A, либо не объект A?
Что насчет случая, когда мне нужно различать объект A, объект B и все остальное. Имеет ли смысл в этом случае предоставить изображения объектов A и B, а затем иметь только два выходных класса, но в зависимости от уверенности в выходном значении интерпретировать это как 3 класса? Скажем, это объект A, если уверенность в этом > 50%, объект B, если уверенность в этом > 50%, и что-то еще, если ни одно из этих двух условий не выполняется?
Это зависит от того, требуется ли, чтобы проценты в сумме давали 100%. Обычно, обучая на только 2 классах, модель будет делать прогнозы, которые в сумме составляют 100% для 2 классов. Не будет возможности для прогнозов вне класса.
Эта задача называется классификацией одного класса. В основном, идея заключается в том, чтобы классифицировать, принадлежит ли объект известному классу или является выбросом. Самый простой способ — использовать SVM для разделения идентифицированного класса, чтобы его отделить от всего остального. Вот простая статья, подробно рассказывающая о классификации одного класса.
Ответ или решение
Вопрос о классификации объектов в задачах машинного обучения, особенно в контексте определения конкретного объекта "А" против всего остального, представляет интерес для многих практиков и исследователей в области ИТ. Давайте разберем этот вопрос более детально.
Определение классов и архитектура модели
В вашей первой ситуации, когда вы хотите использовать метод трансферного обучения для создания модели, которая будет определять наличие объекта "А" среди прочих объектов, вы, безусловно, должны подготовить данные соответствующим образом. Основной подход в этом сценарии заключается в следующем:
-
Типы входных данных: Вы должны предоставить две категории изображений: изображения объекта "А" и изображения всех остальных объектов. Это поможет модели понять, что именно следует считать объектом "А", а что — нет.
-
Архитектура последнего слоя: Последний слой вашей модели должен иметь два выходных класса: "объект А" и "не объект А". Это позволяет модели эффективно разделять класс, обучая ее распознавать как объект "А", так и любые другие объекты.
Вторая ситуация: объект "А", объект "Б" и все остальные
Когда дело доходит до определения объектов "А" и "Б" и всего остального, ваш вопрос о целесообразности использования только двух выходных классов остается актуальным. Рассмотрим различные аспекты этого подхода.
-
Проблема с вероятностью: В большинстве архитектур нейронных сетей выходные классы будут формироваться так, чтобы их вероятности суммировались до 100%. То есть, если ваш выходной слой имеет два узла, то вероятности для "А" и "Б" будут равны 1, и модель не сможет делать предсказания для других классов, таких как "все остальное".
-
Истолкование уверенности: Хотя вы можете предложить идею интерпретации вероятностей для класса "А" и "Б" в зависимости от уровня уверенности, такой подход может привести к путанице. Например, если ваша модель выдаёт уверенность более 50% для объекта "А", а для объекта "Б" также, существуют случаи, когда уверенность может быть на уровне 51% для "А" и 49% для "Б". В этом случае вы всё равно получите "объект-А", даже если обе классификации могут быть небезопасными.
Одноклассовая классификация
Согласно вашему комментарию о "одноклассовой классификации":
- Этот метод может быть полезным для задач, где важно определить, принадлежит ли объект к известному классу или является выбросом. Это часто встречается в задачах обнаружения аномалий.
- Один из подходов для одноклассовой классификации — это использование метода опорных векторов (SVM), который позволяет нам отделять известный класс от всего остального. Этот метод поможет создать четкое разделение между классами.
Заключение
В процессе разработки модели и определения её архитектуры важно четко понимать предназначение и количество классов. От правильной интерпретации данных будет зависеть качество ваших предсказаний. Использование одноклассовой классификации может быть разумным решением в ряде случаев, однако полное понимание работы нейронных сетей, основанное на правильной архитектуре, является ключевым для успешной реализации этих методов. Рекомендуем ознакомиться с дополнительными ресурсами для более глубокого понимания, такими как статьи, посвященные одноклассовой классификации.
Подведение итогов вопросов о классификации и архитектуре моделей в области машинного обучения важно не только для теоретического обсуждения, но и для практических реализаций в реальном мире. Надеюсь, это исследование поможет вам лучше разобраться в данной тематике.