Вопрос или проблема
В общем, для обучения модели машинного обучения размер обучающей выборки должен быть больше количества предикторов. Для нейронной сети или даже модели глубокого обучения количество параметров обычно составляет десятки тысяч или даже миллионы. В практике, как правило, количество обучающих данных, т.е. количество изображений, обычно меньше количества параметров. Как это объяснить? Я знаю, что мы можем утверждать, что предварительно обученная модель может устранить необходимость в таком большом количестве изображений. Это единственная причина или нам следует использовать количество пикселей, умноженное на количество изображений, чтобы измерить размер обучающей выборки.
Ваша вторая гипотеза верна. Попробуйте сравнить информационное содержание обучающего набора с информационным содержанием параметров сети. Конечно, большинство изображений сжимаемы, но они не сжимаются до одного числа с плавающей запятой, как обычно кодируются параметры сети.
Ответ или решение
Размер TRAINING DATA SET в контексте компьютерного зрения имеет критическое значение для успешного обучения моделей машинного обучения, особенно глубоких нейронных сетей. Действительно, общепринятым правилом является то, что количество обучающих данных должно превышать количество параметров модели. Тем не менее, на практике мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда число изображений в обучающем наборе менее, чем количество параметров в модели, что может показаться противоречивым.
Существует несколько объяснений данной ситуации. Первое и, возможно, самое очевидное – это использование предобученных моделей. Предобученные модели, такие как VGG, ResNet или EfficientNet, обучаются на больших наборах данных, таких как ImageNet, и затем адаптируются к конкретным задачам через тонкую настройку. Это позволяет значительно снизить требования к количеству обучающих данных для задач, на которые модель специально настраивается. Таким образом, наличие качественно предварительно обученной модели позволяет добиться хороших результатов даже при ограниченном количестве данных.
Однако это не единственное объяснение. Второе объяснение включает в себя концепцию информационного содержания как обучающего набора данных, так и параметров модели. Действительно, в компьютерном зрении изображения полны информации, а простое количество пикселей может не всегда отражать всю сложность и вариативность изображений. Каждое изображение несет в себе огромный объем информации, который нейронная сеть может использовать для обучения, и это содержание может быть гораздо более сложным и многообразным, чем просто количество параметров, необходимое для настройки.
Когда мы говорим о размере обучающего набора в контексте его "качества", следует учитывать такие факторы, как разнообразие классов, сложность объектов, условия съемки, а также уровень аннотации данных. Если данные хорошо структурированы и разнообразны, даже небольшое количество изображений может привести к хорошему обобщению модели. Например, использование техник аугментации данных, таких как вращение, масштабирование, изменение яркости и контрастности, может эффективно увеличить воспринятое количество доступных данных и улучшить производительность модели.
Также стоит помнить, что во многих случаях число параметров модели может не быть показательным для её сложности. Некоторые модели могут использовать веса и структуры, которые позволяют им более эффективно обрабатывать изображения и извлекать информацию, чем простая линейная зависимость от их количества.
В заключение, при анализе размера обучающего набора в контексте компьютерного зрения необходимо учитывать как количество изображений, так и их информационное содержание, разнообразие и качество. Использование предобученных моделей и методов аугментации данных также может значительно повлиять на эффективность и результативность модели, позволяя добиться положительных результатов даже с меньшим количеством обучающих данных.