Вопрос или проблема
Я тренировал свою CNN на 200 изображениях на класс для задачи классификации. Эта задача является задачей бинарной классификации. И с количеством тестовых данных (25 на класс) я получаю хорошие значения точности, полноты и прецизионности. Значит ли это, что моя модель действительно хороша?
Вы можете провести кросс-валидацию, чтобы убедиться, что ваш тестовый набор не просто очень легко классифицировать.
Если это возможно, вы можете попытаться увеличить размер вашего обучающего набора, сделав некоторые вращения, сдвиги, перевороты… Если вы используете Keras, вы можете прочитать этот блог.
Вы могли бы прочитать некоторые статьи о проблемах с маленькими наборами данных, как эта https://arxiv.org/pdf/1611.03199.pdf:
Недавние исследования показали, что стандартные методы машинного обучения, такие как случайные леса и простые глубокие сети, способны извлекать значимую химическую информацию всего лишь из нескольких сотен соединений.
Хотя этот пример не касается изображений (я рекомендую вам ознакомиться с медицинскими проблемами, связанными с изображениями и CNN), как вы можете заметить, такие проблемы широко распространены в различных областях, где трудно получить достаточное количество размеченных данных (например, медицинские проблемы). Идея заключается в том, что возможно создать подходящую модель и оценить качество её работы. И если целевая область дальнейшего использования вашего алгоритма имеет такое же представление данных, вполне возможно, что ваша модель достаточно хороша.
Ответ или решение
Высокая точность модели на небольшом наборе данных: хорошие ли результаты?
Вы задаетесь вопросом: если ваш модель сверточной нейронной сети (CNN) показывает высокие показатели точности, полноты (precision) и отзывчивости (recall) на небольшом наборе данных — в вашем случае 200 изображений на класс и 25 тестовых изображений на класс для задачи бинарной классификации — означает ли это, что модель действительно хороша?
F: Факты
Высокая точность на тестовом наборе данных в первую очередь может свидетельствовать о том, что ваша модель может хорошо обрабатывать предоставленные данные. Однако важно учитывать несколько факторов:
-
Размер и качество данных: Небольшие размеры обучающего набора данных могут привести к переобучению. Это происходит, когда модель запоминает данные, вместо того чтобы обобщать их. Высокая точность на ограниченном наборе данных может быть результатом того, что свойствам, позволяющим сделать предсказание, учатся слишком хорошо, и, как следствие, могут теряться важные общие закономерности.
-
Кросс-валидация: Как вы упомянули, можно воспользоваться кросс-валидацией. Это позволит вам проверить, не является ли ваш тестовый набор слишком простым для классификации. Например, если вы обучаете модель на одном подмножестве данных и тестируете на каком-либо другом, вы сможете лучше оценить её обобщающую способность.
-
Аугментация данных: Вы можете значительно улучшить эффективность обучения, применяя аугментацию данных. Простые методы, такие как повороты, сдвиги и отражения изображений, могут увеличить количество доступных обучающих примеров и помочь модели лучше обобщать знания.
O: Оценка
Сравнив качество модели с исследованиями и публикациями в области, вы можете более глубоко оценить её производительность. Научные работы показывают, что модели способны извлекать ценные закономерности из небольших наборов данных, особенно в специфических и сложных областях, таких как медицинская диагностика. Поэтому, если ваша задача имеет сходство с другими успешными примерами, вероятно, ваша модель может быть хорошей.
R: Рекомендации
- Используйте кросс-валидацию: Проведите более детальный анализ, используя методы кросс-валидации, чтобы удостовериться в стабильности ваших результатов.
- Аугментация данных: Попробуйте применить улучшения набора данных. Если ваша задача допускает, увеличение тренинговых данных может привести к лучшим результатам.
- Контекст применения: Оцените, насколько ваша модель будет применяться в реальных условиях. Например, если ваш новый алгоритм будет работать в области, где данные имеют аналогичную структуру и распределение, полученные хорошие результаты могут быть обоснованными.
S: Заключение
Подводя итог, можно сказать, что высокая точность модели на небольшом наборе данных не всегда указывает на её хорошую качество. Чтобы сделать более обоснованные выводы, рекомендуется учитывать все упомянутые компоненты: размер и качество данных, применение методов кросс-валидации и аугментацию. При учете этих факторов вы сможете более уверенно оценить перспективы вашей технологии и её применимость в профессиональной деятельности.