Priprema podataka za obuku za konvolucionarnu neuronsku mrežu (CNN) uključuje nekoliko važnih koraka kako bi se osigurala optimalna izvedba modela i točna predviđanja. Ovaj proces je ključan jer kvaliteta i količina podataka o obuci uvelike utječu na sposobnost CNN-a da uči i učinkovito generalizira obrasce. U ovom ćemo odgovoru istražiti korake uključene u pripremu podataka o obuci za CNN.
1. Prikupljanje podataka:
Prvi korak u pripremi podataka o obuci je prikupljanje raznolikog i reprezentativnog skupa podataka. To uključuje prikupljanje slika ili drugih relevantnih podataka koji pokrivaju cijeli niz klasa ili kategorija za koje će CNN biti obučen. Važno je osigurati da skup podataka bude uravnotežen, što znači da svaka klasa ima sličan broj uzoraka, kako bi se spriječila pristranost prema bilo kojoj određenoj klasi.
2. Predobrada podataka:
Nakon što se skup podataka prikupi, bitno je prethodno obraditi podatke kako bi se standardizirali i normalizirali. Ovaj korak pomaže u uklanjanju nedosljednosti ili varijacija u podacima koji bi mogli ometati CNN-ov proces učenja. Uobičajene tehnike predprocesiranja uključuju promjenu veličine slika na dosljednu veličinu, pretvaranje slika u zajednički prostor boja (npr. RGB) i normaliziranje vrijednosti piksela na određeni raspon (npr. [0, 1]).
3. Povećanje podataka:
Povećanje podataka je tehnika koja se koristi za umjetno povećanje veličine skupa podataka za obuku primjenom različitih transformacija na postojeće podatke. Ovaj korak pomaže u uvođenju dodatnih varijacija i smanjenju prekomjernog opremanja. Primjeri tehnika povećanja podataka uključuju nasumične rotacije, translacije, okretanja, zumiranja i promjene svjetline ili kontrasta. Primjenom ovih transformacija možemo stvoriti nove uzorke obuke koji se malo razlikuju od izvornih, čime se povećava raznolikost skupa podataka.
4. Podjela podataka:
Kako bi se ocijenila izvedba obučenog CNN-a i spriječilo prekomjerno opremanje, potrebno je podijeliti skup podataka u tri podskupa: skup za obuku, skup za provjeru valjanosti i skup za testiranje. Skup za obuku koristi se za obuku CNN-a, skup za provjeru valjanosti koristi se za podešavanje hiperparametara i praćenje performansi modela tijekom obuke, a skup za testiranje koristi se za procjenu konačne izvedbe treniranog CNN-a. Preporučeni omjer podjele obično je oko 70-80% za obuku, 10-15% za provjeru valjanosti i 10-15% za testiranje.
5. Učitavanje podataka:
Nakon što se skup podataka podijeli, bitno je učinkovito učitati podatke u memoriju. Ovaj korak uključuje stvaranje punjača podataka ili generatora koji mogu učinkovito učitati i pretprocesirati podatke u serijama. Skupno učitavanje omogućuje paralelnu obradu, što ubrzava proces obuke i smanjuje zahtjeve za memorijom. Dodatno, učitavači podataka mogu primijeniti daljnje korake pretprocesiranja, kao što je miješanje podataka, kako bi osigurali da CNN uči iz raznolikog raspona uzoraka tijekom svake iteracije obuke.
6. Balansiranje podataka (izborno):
U nekim slučajevima skup podataka može biti neuravnotežen, što znači da određene klase imaju znatno manje uzoraka u usporedbi s drugima. To može dovesti do pristranih predviđanja, gdje CNN teži favoriziranju većinske klase. Kako bi se riješio ovaj problem, mogu se koristiti tehnike kao što je prekomjerno uzorkovanje manjinske klase ili premalo uzorkovanje većinske klase kako bi se uravnotežio skup podataka. Drugi pristup je korištenje pondera razreda tijekom treninga, dajući veću važnost nedovoljno zastupljenim razredima.
7. Normalizacija podataka:
Normalizacija je ključni korak kako bi se osiguralo da ulazni podaci imaju nultu srednju vrijednost i jediničnu varijancu. Ovaj proces pomaže stabilizirati proces obuke i spriječiti CNN da zaglavi u lokalnim minimumima. Uobičajene tehnike normalizacije uključuju oduzimanje srednje vrijednosti i dijeljenje standardnom devijacijom skupa podataka ili skaliranje podataka na određeni raspon (npr. [-1, 1]). Normalizaciju treba dosljedno primjenjivati i na podatke o obučavanju i na testnim podacima kako bi se osiguralo da su ulazi u istom rasponu.
Priprema podataka za obuku za CNN uključuje prikupljanje podataka, pretprocesiranje, povećanje, dijeljenje, učitavanje i izborno balansiranje i normalizaciju. Svaki korak igra ključnu ulogu u osiguravanju da CNN može učinkovito učiti iz podataka i davati točna predviđanja. Slijedeći ove korake, možemo postaviti robustan cjevovod obuke za obuku CNN-a.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Konvolucijska neuronska mreža (CNN):
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Koji su izlazni kanali?
- Što znači broj ulaznih kanala (prvi parametar nn.Conv1d)?
- Koje su neke uobičajene tehnike za poboljšanje performansi CNN-a tijekom obuke?
- Koja je važnost veličine serije u obuci CNN-a? Kako to utječe na trenažni proces?
- Zašto je važno podijeliti podatke u skupove za obuku i validaciju? Koliko se podataka obično dodjeljuje za provjeru valjanosti?
- Koja je svrha optimizatora i funkcije gubitka u obučavanju konvolucijske neuronske mreže (CNN)?
- Zašto je važno pratiti oblik ulaznih podataka u različitim fazama tijekom obuke CNN-a?
- Mogu li se konvolucijski slojevi koristiti za podatke koji nisu slike? Navedite primjer.
- Kako možete odrediti odgovarajuću veličinu za linearne slojeve u CNN-u?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Convolution neural network (CNN)