Вопрос или проблема
Я обучаю сеть классификации на основе тройного потерь и обычную сеть многоклассовой классификации на основе некоторых изображений. В моем случае сеть с тройным потерями работает хуже, чем многоклассовая сеть. Я пробовал менять слои, нейроны, маржу и т.д. для сети с тройным потерями, но многоклассовая сеть все равно показывает лучшие результаты. Существуют ли случаи, когда сеть с тройным потерями может работать хуже, чем обычная многоклассовая классификация? Если нет, что я могу рассмотреть для улучшения или изменения в сети с тройным потерями, чтобы она заработала лучше?
Это классификация на 5 классов с некоторыми заданными признаками.
Для меня функция потерь тройки (как упоминал Нил Слейтер) используется для распознавания объектов, т.е. для идентификации похожих объектов. Распознавание лиц является одним из вариантов использования.
Эта функция основана на Сиамской сети, которая предоставляет
нам вектор признаков в качестве выхода. Во время распознавания мы сравниваем
вектор признаков нового изображения с вектором признаков
обучающих данных. Выбираем тот, который наиболее близок по совпадению.
Чтобы улучшить функцию потерь тройки, вы можете попробовать разные подходы к сходству или разные значения порога. Пожалуйста, поделитесь результатами.
Но опять же, для меня это не сравнимо с вариантом использования классификации объектов.
Ответ или решение
Производительность сети с триплетной потерей по сравнению с многоклассовой классификацией
В процессе обучения моделей глубокого обучения, выбор между использованием триплетной потери и многоклассовой классификацией может оказаться критически важным для достижения ожидаемых результатов. Триплетная потеря, в частности, часто используется в задачах, требующих от моделей распознавания схожих объектов, таких как распознавание лиц. Тем не менее, ваша наблюдаемая ситуация, где триплетная потеря демонстрирует худшие результаты по сравнению с многоклассовой классификацией, поднимает несколько важных вопросов.
Когда триплетная потеря может работать хуже многоклассовой классификации?
-
Тип данных: Триплетная потеря лучше всего работает, когда данные имеют чёткие и различимые классы, что позволяет модели учиться на схожести и различиях между образцами. Если ваши классы изначально нечетки или сильно пересекаются, триплетная потеря может не обеспечить должного уровня разделения.
-
Объем и разнообразие данных: Эффективность триплетной потери зависит от наличия представительного набора данных. Если ваших тройках (анфас, негатив и позитив) недостаточно для покрытия разнообразия классов, это может привести к плохой производительности.
-
Гиперпараметры: Триплетная потеря чувствительна к параметрам, таким как margin (граница) и размер мини-батчей. Неправильно выбранные значения могут существенно ухудшить результаты.
-
Обучение: Процесс обучения триплетной модели может быть менее стабилен, требует больше времени и тщательной настройки. Это особенно актуально, если вы ещё не оптимизировали архитектуру модели.
Возможные пути улучшения сети с триплетной потерей
-
Обновление архитектуры: Возможно, текущая архитектура модели не подходит для вашей задачи. Попробуйте использовать разные архитектуры (например, ResNet, Inception или MobileNet), которые могут быть более эффективными в извлечении признаков.
-
Нормализация данных: Убедитесь, что входные данные правильно нормализованы и стандартизированы. Это может существенно повлиять на производительность модели.
-
Аугментация данных: Попробуйте различные методы аугментации для увеличения объема данных и их разнообразия. Это может помочь в лучшем охвате различных классов.
-
Переосмысление триплетов: Измените способ выбора триплетов. Алгоритм построения триплетов является важным аспектом, и использование более сложных методов для генерации триплетов (например, hard triplet mining) может помочь улучшить производительность.
-
Адаптация функции потерь: Рассмотрите возможность использования адаптивных функций потерь, которые смешивают многоклассовую и триплетную потерю, чтобы попытаться извлечь преимущества обеих стратегий.
Заключение
Следует отметить, что несмотря на некоторые преимущества, триплетная потеря не всегда является наилучшим выбором для каждой задачи классификации. Важно тщательно анализировать данные, проблему, доступные ресурсы и специфику задачи. Для достижения лучших результатов уделите должное внимание каждому этапу — от выбора архитектуры до тонкой настройки гиперпараметров. Надеюсь, что предложенные рекомендации помогут вам улучшить производительность вашей модели на основе триплетной потери.