Het voorbereiden van de trainingsgegevens voor een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) omvat verschillende belangrijke stappen om optimale modelprestaties en nauwkeurige voorspellingen te garanderen. Dit proces is cruciaal omdat de kwaliteit en kwantiteit van trainingsgegevens grote invloed hebben op het vermogen van CNN om patronen effectief te leren en te generaliseren. In dit antwoord zullen we de stappen onderzoeken die nodig zijn bij het voorbereiden van trainingsgegevens voor een CNN.
1. Gegevensverzameling:
De eerste stap bij het voorbereiden van trainingsgegevens is het verzamelen van een diverse en representatieve dataset. Dit omvat het verzamelen van afbeeldingen of andere relevante gegevens die het hele scala aan klassen of categorieën bestrijken waarop CNN zal worden getraind. Het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de dataset gebalanceerd is, wat betekent dat elke klasse een vergelijkbaar aantal monsters heeft, om vertekening naar een bepaalde klasse te voorkomen.
2. Gegevensvoorverwerking:
Zodra de dataset is verzameld, is het essentieel om de gegevens voor te verwerken om deze te standaardiseren en te normaliseren. Deze stap helpt bij het verwijderen van eventuele inconsistenties of variaties in de gegevens die het leerproces van CNN zouden kunnen belemmeren. Gebruikelijke voorverwerkingstechnieken zijn onder andere het verkleinen van afbeeldingen tot een consistent formaat, het converteren van afbeeldingen naar een gemeenschappelijke kleurruimte (bijv. RGB) en het normaliseren van pixelwaarden tot een bepaald bereik (bijv. [0, 1]).
3. Gegevensvergroting:
Gegevensaugmentatie is een techniek die wordt gebruikt om de omvang van de trainingsgegevensset kunstmatig te vergroten door verschillende transformaties toe te passen op de bestaande gegevens. Deze stap helpt om extra variaties te introduceren en overfitting te verminderen. Voorbeelden van data-augmentatietechnieken zijn willekeurige rotaties, translaties, spiegelingen, zooms en veranderingen in helderheid of contrast. Door deze transformaties toe te passen, kunnen we nieuwe trainingsvoorbeelden maken die enigszins verschillen van de originele, waardoor de diversiteit van de dataset wordt vergroot.
4. Gegevenssplitsing:
Om de prestaties van de getrainde CNN te evalueren en overfitting te voorkomen, is het noodzakelijk om de dataset op te splitsen in drie subsets: trainingsset, validatieset en testset. De trainingsset wordt gebruikt om de CNN te trainen, de validatieset wordt gebruikt om hyperparameters af te stemmen en de prestaties van het model tijdens de training te bewaken, en de testset wordt gebruikt om de uiteindelijke prestaties van de getrainde CNN te evalueren. De aanbevolen splitsingsratio ligt doorgaans rond de 70-80% voor training, 10-15% voor validatie en 10-15% voor testen.
5. Gegevens laden:
Nadat de gegevensset is gesplitst, is het essentieel om de gegevens efficiënt in het geheugen te laden. Deze stap omvat het maken van gegevensladers of -generatoren die de gegevens efficiënt in batches kunnen laden en voorbewerken. Batchladen maakt parallelle verwerking mogelijk, wat het trainingsproces versnelt en de geheugenvereisten vermindert. Bovendien kunnen gegevensladers verdere voorbewerkingsstappen toepassen, zoals het in willekeurige volgorde afspelen van de gegevens, om ervoor te zorgen dat de CNN leert van een breed scala aan voorbeelden tijdens elke trainingsiteratie.
6. Gegevensbalancering (optioneel):
In sommige gevallen kan de dataset onevenwichtig zijn, wat betekent dat bepaalde klassen aanzienlijk minder steekproeven hebben dan andere. Dit kan leiden tot vertekende voorspellingen, waarbij CNN de voorkeur geeft aan de meerderheidsklasse. Om dit probleem aan te pakken, kunnen technieken zoals het overbemonsteren van de minderheidsklasse of het onderbemonsteren van de meerderheidsklasse worden gebruikt om de dataset in evenwicht te brengen. Een andere benadering is het gebruik van klassegewichten tijdens de training, waarbij meer belang wordt gehecht aan de ondervertegenwoordigde klassen.
7. Gegevensnormalisatie:
Normalisatie is een kritieke stap om ervoor te zorgen dat de invoergegevens geen gemiddelde en eenheidsvariantie hebben. Dit proces helpt het trainingsproces te stabiliseren en voorkomt dat CNN vast komt te zitten in lokale minima. Gebruikelijke normalisatietechnieken omvatten het aftrekken van het gemiddelde en delen door de standaarddeviatie van de dataset of het schalen van de data naar een specifiek bereik (bijv. [-1, 1]). Normalisatie moet consistent worden toegepast op zowel de trainings- als de testgegevens om ervoor te zorgen dat de invoer in hetzelfde bereik ligt.
Het voorbereiden van de trainingsgegevens voor een CNN omvat het verzamelen, voorbewerken, vergroten, splitsen, laden en optioneel balanceren en normaliseren van gegevens. Elke stap speelt een cruciale rol om ervoor te zorgen dat CNN effectief van de gegevens kan leren en nauwkeurige voorspellingen kan doen. Door deze stappen te volgen, kunnen we een robuuste trainingspijplijn opzetten voor het trainen van een CNN.
Andere recente vragen en antwoorden over Convolutie neuraal netwerk (CNN):
- Wat is het grootste convolutionele neurale netwerk dat gemaakt is?
- Wat zijn de uitgangskanalen?
- Wat is de betekenis van het aantal ingangskanalen (de eerste parameter van nn.Conv1d)?
- Wat zijn enkele veelgebruikte technieken om de prestaties van een CNN tijdens de training te verbeteren?
- Wat is de betekenis van de batchgrootte bij het trainen van een CNN? Welke invloed heeft dit op het opleidingsproces?
- Waarom is het belangrijk om de gegevens op te splitsen in trainings- en validatiesets? Hoeveel gegevens worden doorgaans toegewezen voor validatie?
- Wat is het doel van de optimalisatie- en verliesfunctie bij het trainen van een convolutioneel neuraal netwerk (CNN)?
- Waarom is het belangrijk om de vorm van de ingevoerde gegevens in verschillende stadia tijdens het trainen van een CNN te controleren?
- Kunnen convolutionele lagen worden gebruikt voor andere gegevens dan afbeeldingen? Geef een voorbeeld.
- Hoe kun je de juiste maat bepalen voor de lineaire lagen in een CNN?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Convolution neuraal netwerk (CNN)