Вопрос или проблема
Я обучил свою модель впервые и провел инференс на случайных изображениях. Когда я попробовал случайное изображение, которое имеет аналогичную позицию камеры с моим набором данных, она хорошо справляется с обнаружением реки. Но когда это что-то вроде спутникового обзора или что-то другое, она терпит неудачу довольно сильно.
Я построил графики статистики обучения, и вот они.
Потери снижаются, но точность остается более-менее такой же. Это переобучение? Есть ли какой-то конкретный статистический метод, который мне нужно использовать, чтобы интерпретировать эти данные? Я имею в виду, что хочу модель, которая очень специфична для этого набором данных, поэтому возможность обнаружения реки под этим углом достаточно хороша, если только камера внезапно не перевернется или не наклонится на 30 градусов, я сейчас пытаюсь это сделать. Но я также знаю, что переобучение плохо, а добавление к модели большего количества случайных данных просто сделает ее более универсальной, хотя теперь это будет для реки под разными углами.
Этого достаточно или есть что-то еще, что я мог бы сделать, чтобы улучшить это? Заранее спасибо за ваш вклад
.
Ответ или решение
Переобучение: Всегда ли это плохо?
В вашем вопросе существует несколько важных аспектов, которые требуют тщательного анализа, чтобы понять, является ли переобучение негативным явлением в вашем конкретном случае. Давайте разберем каждый из них.
Что такое переобучение?
Переобучение (overfitting) — это ситуация, когда модель слишком хорошо учится на обучающей выборке, включая шумовые данные и специфические детали, не представляющие общего множества данных. При этом модель может демонстрировать высокую точность на тренировочных данных, но давать плохие результаты на новых, не известных ей данных, что вы и наблюдаете с изображениями с разных углов и видов.
Ваши данные и цель
Из вашего описания следует, что модель успешно идентифицирует реки на изображениях, снятых с определенного угла, но сталкивается с проблемами при анализе данных с других перспектив (например, спутниковых снимков). Это указывает на явное переобучение под конкретный набор данных, что в вашем случае вполне может быть приемлемо, учитывая цель.
Когда переобучение полезно?
Учитывая вашу задачу, вы хотите, чтобы модель работала оптимально для заданных условий съемки. В таких специфических случаях, когда важно достижение высокой точности на узком наборе данных, переобучение может быть даже полезным. Вы добиваетесь высокой точности в конкретных условиях, что соответствует вашим целям.
Почему переобучение считают плохим?
Переобучение считается проблемой в тех случаях, когда модель предполагается использовать в разнообразных условиях и ситуациях. Если вы планируете расширить использование модели на другие углы съёмки или условия, переобучение может привести к значительно сниженной точности.
Анализ графиков
Ваши графики показывают снижение потерь при стабильной точности, что может быть одним из индикаторов переобучения. Однако, это также может указывать на большинство обучающих примеров модели незначительную сложность задач, справляться с которыми она уже научилась.
Рекомендации
-
Тестирование на дополнительных данных: Если особые условия съемки важны, но на других данных модель должна тоже работать, рассмотрите добавление вариативности в тренировочный набор данных.
-
Регуляризация: Использование методов регуляризации (например, Dropout, L2-регуляризация) могут помочь избежать переобучения, сохраняя при этом специализированные возможности модели.
-
Аугментация данных: Рассмотрите аугментацию данных для создания более разнообразного набора тренировочных образцов без частичного переобучения под конкретные углы.
Заключение
Переобучение не всегда является негативным фактором и может рассматриваться как приемлемое явление в специфических научных и прикладных задачах. Однако, если ваша цель заключается в создании универсальной модели, необходимо реализовать методы, направленные на улучшение обобщающих способностей модели.
Ваш вопрос достаточно глубоко анализирует предмет, что подчеркивает ваш профессиональный интерес к теме. Если будут дальнейшие уточнения или изменения в целях, буду рад помочь с дополнительной аналитикой или рекомендациями.