Вопрос или проблема
Почему моя модель показывает такие метрики? Во время тренировки у модели точность и полнота были равны нулю? Я пытаюсь сделать бинарную классификацию грибов [съедобные, ядовитые]. У меня есть модель CNN с некоторым дроп-аутом и батч-нормализацией. В наборе данных около 7000 изображений, соотношение классов равно.
Версия Python 3.10 Версия Tensorflow 2.12
Кажется, ваша модель не обобщает данные правильно. Во время тренировки ее эффективность на обучающем наборе данных увеличивается, как и должно быть, но она не может уловить общие свойства ваших данных, которые позволили бы ей предсказывать данные в вашем валидационном наборе данных. Также кажется, что она в какой-то степени классифицирует все в вашем валидационном наборе данных в один из классов, например: “все съедобные”.
Это может иметь различные причины, самые очевидные – это то, что ваша модель не подходит для этой задачи или у вас недостаточно данных. Смотрите Википедию для более подробного объяснения:
https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting
Ответ или решение
Когда ваша модель для бинарной классификации грибов показывает нулевые значения точности и полноты, это сигнализирует о серьезных проблемах в процессе обучения и архитектуре модели. Ваша задача подтверждается контекстом: вы работаете с задачей классификации ("съедобный" или "ядовитый") на наборе данных, содержащем примерно 7000 изображений с равными пропорциями классов. Рассмотрим основные аспекты, которые могут привести к такой ситуации, а затем предложим возможные решения.
I. Проблемы с данными и моделью
-
Качество данных:
Первое, на что стоит обратить внимание, это качество и представительность данных. Даже с равными пропорциями классов данные могут быть несбалансированными по другим параметрам (например, по качеству изображений, условиям съемки и т.д.). Убедитесь, что данные из каждой категории (съедобные и ядовитые грибы) разнообразны и хорошо представлены. -
Обработка данных:
Стандартные методы предобработки изображений, такие как нормализация, аугментация и уменьшение размера, могут существенно повлиять на обучение. Рассмотрите возможность применения аугментации данных, чтобы улучшить обобщающую способность модели. -
Архитектура модели:
Ваша нейронная сеть может быть либо слишком простой для задачи, либо, напротив, слишком сложной, что приводит к переобучению. Проверьте, подходит ли архитектура свёрточной нейронной сети (CNN) для данной задачи. Иногда стоит попробовать более легкие архитектуры или добавить дополнительные слои для улучшения устойчивости.
II. Метрики моделей
- Проблема с метриками:
Нулевые значения точности и полноты могут означать, что модель предсказывает только один класс. Например, если она постоянно классифицирует все изображения как "съедобные", то это не позволяет ей генерировать полезные прогнозы. Проверьте распределение классов в предсказаниях: если наблюдается дисбаланс, вам, возможно, потребуется более тонкая настройка гиперпараметров.
III. Решения
-
Регулировка гиперпараметров:
Проверьте настройки таких параметров, как скорость обучения (learning rate), количество эпох и размер батча. Возможно, стоит попробовать различные оптимизаторы (например, Adam или SGD) для достижения лучших результатов. -
Использование методов борьбы с переобучением:
Внедрите регуляризацию, такую как дроп-аут (dropout), который вы уже используете, и L2-регуляризацию. Постарайтесь также уменьшить количество параметров модели, если она слишком большая для вашей задачи. -
Валидация и тестирование:
Убедитесь, что вы используете корректные наборы данных для валидации и тестирования. Возможно, они содержат изображения, которые являются слишком сложными для модели. Разделите данные на три категории: обучение, валидация и тестирование, чтобы оценивать модель более объективно.
Заключение
Если ваша модель показывает нулевую точность и полноту, это указывает на то, что она не справляется с задачей. Это может быть следствием множества факторов: от качества данных до архитектуры сети. Потратив время на попытки провести анализ проблем и улучшить модель, вы сможете существенно повысить её производительность. Рекомендуется поэкспериментировать с вышеуказанными решениями и следить за метриками, чтобы отследить прогресс.