Вопрос или проблема
Я пытаюсь создать детектор распознавания лиц с использованием тройной потери, за которой следует алгоритм kNN.
У меня есть около 10000 изображений на входе с 3 разными классами, размер входа 80×80. Структура модели использует ResNet с весами ImageNet, за которыми следуют несколько плотных слоев для эмбеддингов:
base_cnn = resnet.ResNet50(
weights="imagenet", input_shape=image_input_shape, include_top=False
)
trainable = False
for layer in base_cnn.layers:
layer.trainable = trainable
x = Flatten()(base_cnn.output)
x = Dense(128, activation="relu", kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.0001))(x)
x = BatchNormalization()(x)
x = Dropout(0.5)(x)
output = Dense(embedding_size)(x)
embedding = Model(base_cnn.input, output, name="Embedding")
Проблема в том, что потери на обучении малы, но потери на валидации практически не уменьшаются (если вообще уменьшаются):
Я предполагаю, что это вызвано переобучением, однако я добавил всё, что мог придумать, чтобы этого избежать (дропаут, регуляризация, и я играл с скоростью обучения). Я полагаю, что проблема в размере набора данных, но надеялся, что с использованием трансферного обучения я смогу получить достойные результаты с этим набором данных.
Есть ли какие-либо предложения, как это интерпретировать и как улучшить потери на валидации?
Заранее спасибо.
Вероятно, я не понимаю всей ситуации, но вижу несколько проблем:
- Вы хотите использовать предобученную модель на классификации по ImageNet для задачи распознавания лиц. Это очень разные задачи, и представление от предобученной ResNet не будет очень полезным для распознавания лиц.
- У вас всего 3 класса. Вы имеете в виду только 3 человека? Этого недостаточно для обучения общего экстрактора представлений. Как вы вообще разделяете это на обучающий и валидационный наборы?
Я вижу у вас несколько вариантов:
- Не обучайте свою систему распознавания лиц, а используйте готовое решение, например, это.
- Обучите некоторые слои даже из
base_cnn. - Скачайте некоторый набор данных по распознаванию лиц (например, Labeled Faces in the Wild, или, предпочтительно, более крупный), предобучите модель на нем и дообучите (или просто проверьте) на своем наборе данных.
Ответ или решение
Снижение потерь при валидации для векторного пространства, основанного на триплетной потере
Ваш проект по созданию системы распознавания лиц с использованием триплетной потери и алгоритма kNN представляет собой интересный вызов. Однако вы столкнулись с проблемой: несмотря на низкие потери при обучении, потери при валидации почти не уменьшаются. Давайте рассмотрим возможные причины этой ситуации и предложим пути её решения.
1. Понимание триплетной потери
Триплетная потеря (Triplet Loss) предназначена для минимизации расстояния между анкерами, положительными и отрицательными примерами. При этом важно, чтобы ваша модель обучалась на хорошо подобранных триплетах. Если триплеты не составлены корректно или если валидационная выборка не репрезентативна, это может привести к плохим результатам.
2. Предобученные модели и их использование
Использование предобученной модели ResNet с весами из ImageNet для задачи распознавания лиц может быть неуместным. Поскольку лица имеют свои уникальные характеристики, представления, полученные из ImageNet, могут не дать хороших результатов. Рекомендуется:
-
Тренировать некоторые слои базовой CNN: Попробуйте сделать часть слоев обучаемыми, чтобы ваша модель могла адаптироваться к специфике покрытия диапазона лиц.
-
Загрузка специализированного набора данных: Работайте с существующими наборами данных для распознавания лиц, такими как LFW (Labeled Faces in the Wild). Это позволит вам предварительно обучить модель на более широком диапазоне изображений лиц, что улучшит качество векторных представлений.
3. Размер и количество классов
Имея всего три класса, возникает вопрос: "Достаточно ли это для получения надежных векторных представлений?" Типично, для хорошего результата требуется больше классов и примеров на класс. Рекомендуется:
-
Увеличить количество классов: Постарайтесь использовать большее количество взрослых лиц. Это позволит вашей модели лучше обобщать данные.
-
Переход на метод валидации: Убедитесь, что ваша валидационная выборка хорошо отражает тестируемые категории. Близкие по структуре и внешнему виду изображения могут запутывать модель.
4. Настройка и регуляризация
Поскольку вы уже применяете такие методы как.dropout и L2-регуляризация, также обратите внимание на следующие моменты:
-
Измените скорость обучения: Попробуйте использовать различные способы оптимизации, такие как уменьшение скорости обучения во время тренировки или Точечная настройка, которая позволяет модели адаптироваться.
-
Увеличение выборки (Data Augmentation): Убедитесь, что ваша модель видит достаточно разнообразные данные, например, используя увеличение выборки, такие как повороты, сдвиги и отражения изображений.
5. Альтернативные подходы
Если все предложенные пути не приводят к значительным улучшениям, рассмотрите следующие варианты:
-
Используйте готовые решения для распознавания лиц: Например, библиотеки, такие как face_recognition, предоставляют готовые решения, которые могут предложить более высокую производительность на начальных этапах.
-
Обратите внимание на архитектуру: Рассмотрите возможность использования более легкой или специализированной архитектуры CNN, ориентированной на задачу распознавания лиц.
Заключение
Существует множество аспектов, которые могут влиять на вашу систему распознавания лиц. Уделите внимание качестве данных, структуре модели и используемым методам регуляризации. Обращая внимание на детали и применяя вышеуказанные рекомендации, вы сможете улучшить результаты вашей модели и сократить потери при валидации. Успехов в разработке!