ტრენინგის მონაცემების მომზადება კონვოლუციური ნერვული ქსელისთვის (CNN) მოიცავს რამდენიმე მნიშვნელოვან ნაბიჯს მოდელის ოპტიმალური მუშაობისა და ზუსტი პროგნოზების უზრუნველსაყოფად. ეს პროცესი გადამწყვეტია, რადგან ტრენინგის მონაცემების ხარისხი და რაოდენობა დიდ გავლენას ახდენს CNN-ის უნარზე, ისწავლოს და განაზოგადოს შაბლონები ეფექტურად. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით CNN-ისთვის სასწავლო მონაცემების მომზადებაში ჩართულ ნაბიჯებს.
1. მონაცემთა შეგროვება:
ტრენინგის მონაცემების მომზადების პირველი ნაბიჯი არის მრავალფეროვანი და წარმომადგენლობითი მონაცემთა ნაკრების შეგროვება. ეს მოიცავს სურათების ან სხვა შესაბამისი მონაცემების შეგროვებას, რომლებიც მოიცავს კლასების ან კატეგორიების მთელ სპექტრს, რომლებზეც CNN გაივლის ტრენინგს. მნიშვნელოვანია უზრუნველყოს მონაცემთა ნაკრები დაბალანსებული, რაც ნიშნავს, რომ თითოეულ კლასს აქვს ნიმუშების მსგავსი რაოდენობა, რათა თავიდან იქნას აცილებული მიკერძოება რომელიმე კონკრეტული კლასის მიმართ.
2. მონაცემთა წინასწარი დამუშავება:
მონაცემთა ნაკრების შეგროვების შემდეგ, აუცილებელია მონაცემთა წინასწარი დამუშავება მისი სტანდარტიზაციისა და ნორმალიზებისთვის. ეს ნაბიჯი დაგეხმარებათ ამოიღოთ ნებისმიერი შეუსაბამობა ან ვარიაციები მონაცემებში, რამაც შეიძლება შეაფერხოს CNN-ის სასწავლო პროცესი. წინასწარი დამუშავების საერთო ტექნიკა მოიცავს სურათების ზომის შეცვლას თანმიმდევრულ ზომამდე, სურათების გადაქცევას საერთო ფერთა სივრცეში (მაგ., RGB) და პიქსელის მნიშვნელობების ნორმალიზებას გარკვეულ დიაპაზონში (მაგ., [0, 1]).
3. მონაცემთა გაძლიერება:
მონაცემთა გაძლიერება არის ტექნიკა, რომელიც გამოიყენება სასწავლო მონაცემთა ბაზის ზომის ხელოვნურად გაზრდის მიზნით, არსებული მონაცემების სხვადასხვა ტრანსფორმაციების გამოყენებით. ეს ნაბიჯი ხელს უწყობს დამატებითი ვარიაციების დანერგვას და ჭარბი მორგების შემცირებას. მონაცემთა გაზრდის ტექნიკის მაგალითები მოიცავს შემთხვევით ბრუნვას, თარგმნას, გადახვევას, მასშტაბირებას და სიკაშკაშის ან კონტრასტის ცვლილებებს. ამ ტრანსფორმაციების გამოყენებით, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ახალი ტრენინგის ნიმუშები, რომლებიც ოდნავ განსხვავდება ორიგინალისგან, რითაც გაზრდის მონაცემთა ნაკრების მრავალფეროვნებას.
4. მონაცემთა გაყოფა:
გაწვრთნილი CNN-ის მუშაობის შესაფასებლად და ზედმეტად მორგების თავიდან ასაცილებლად, აუცილებელია მონაცემთა ნაკრების დაყოფა სამ ქვეჯგუფად: სასწავლო ნაკრები, ვალიდაციის ნაკრები და ტესტის ნაკრები. სასწავლო ნაკრები გამოიყენება CNN-ის მოსამზადებლად, ვალიდაციის ნაკრები გამოიყენება ჰიპერპარამეტრების დასარეგულირებლად და ტრენინგის დროს მოდელის მუშაობის მონიტორინგისთვის, ხოლო ტესტის ნაკრები გამოიყენება გაწვრთნილი CNN-ის საბოლოო შესრულების შესაფასებლად. რეკომენდებული გაყოფის თანაფარდობა, როგორც წესი, არის დაახლოებით 70-80% ტრენინგისთვის, 10-15% ვალიდაციისთვის და 10-15% ტესტირებისთვის.
5. მონაცემთა ჩატვირთვა:
მონაცემთა ნაკრების გაყოფის შემდეგ, აუცილებელია მონაცემების ეფექტურად ჩატვირთვა მეხსიერებაში. ეს ნაბიჯი მოიცავს მონაცემთა ჩამტვირთველების ან გენერატორების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემთა ეფექტურად ჩატვირთვა და წინასწარ დამუშავება ჯგუფურად. Batch loading იძლევა პარალელური დამუშავების საშუალებას, რაც აჩქარებს სასწავლო პროცესს და ამცირებს მეხსიერების მოთხოვნებს. გარდა ამისა, მონაცემთა ჩამტვირთველებს შეუძლიათ გამოიყენონ შემდგომი წინასწარი დამუშავების საფეხურები, როგორიცაა მონაცემების არევა, რათა უზრუნველყონ, რომ CNN ისწავლის ნიმუშების მრავალფეროვნებას ყოველი ტრენინგის გამეორებისას.
6. მონაცემთა ბალანსი (სურვილისამებრ):
ზოგიერთ შემთხვევაში, მონაცემთა ნაკრები შეიძლება იყოს გაუწონასწორებელი, რაც იმას ნიშნავს, რომ ზოგიერთ კლასს აქვს მნიშვნელოვნად ნაკლები ნიმუშები სხვებთან შედარებით. ამან შეიძლება გამოიწვიოს მიკერძოებული პროგნოზები, სადაც CNN მიდრეკილია უმრავლესობის კლასების სასარგებლოდ. ამ საკითხის გადასაჭრელად, მონაცემთა ნაკრების დასაბალანსებლად შეიძლება გამოყენებულ იქნას ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა უმცირესობის კლასის ზედმეტად შერჩევა ან უმრავლესობის კლასის შერჩევის ნაკლებობა. კიდევ ერთი მიდგომაა ვარჯიშის დროს კლასების წონების გამოყენება, რაც მეტ მნიშვნელობას ანიჭებს ნაკლებად წარმოდგენილ კლასებს.
7. მონაცემთა ნორმალიზება:
ნორმალიზაცია არის კრიტიკული ნაბიჯი იმის უზრუნველსაყოფად, რომ შეყვანის მონაცემს აქვს ნულოვანი საშუალო და ერთეული დისპერსიები. ეს პროცესი ხელს უწყობს სასწავლო პროცესის სტაბილიზაციას და ხელს უშლის CNN-ს ლოკალურ მინიმუმებში ჩარჩენას. ნორმალიზაციის საერთო ტექნიკა მოიცავს საშუალოს გამოკლებას და დაყოფას მონაცემთა ნაკრების სტანდარტული გადახრით ან მონაცემების სკალირებას კონკრეტულ დიაპაზონში (მაგ., [-1, 1]). ნორმალიზაცია უნდა იქნას გამოყენებული თანმიმდევრულად როგორც ტრენინგის, ასევე ტესტის მონაცემებზე, რათა დარწმუნდეს, რომ შეყვანები იმავე დიაპაზონშია.
ტრენინგის მონაცემების მომზადება CNN-ისთვის მოიცავს მონაცემთა შეგროვებას, წინასწარ დამუშავებას, გაზრდას, გაყოფას, ჩატვირთვას და სურვილისამებრ დაბალანსებას და ნორმალიზებას. თითოეული ნაბიჯი გადამწყვეტ როლს ასრულებს იმის უზრუნველსაყოფად, რომ CNN-ს შეუძლია ეფექტურად ისწავლოს მონაცემებიდან და გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები. ამ ნაბიჯების დაცვით, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ძლიერი სასწავლო მილსადენი CNN-ის მომზადებისთვის.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები კონვოლუციური ნერვული ქსელი (CNN):
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- რა არის გამომავალი არხები?
- რას ნიშნავს შეყვანის არხების რაოდენობა (nn.Conv1d-ის 2-ლი პარამეტრი)?
- რა არის რამდენიმე გავრცელებული ტექნიკა ტრენინგის დროს CNN-ის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
- რა მნიშვნელობა აქვს სერიის ზომას CNN-ის ტრენინგში? როგორ მოქმედებს ეს სასწავლო პროცესზე?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი მონაცემების დაყოფა სასწავლო და ვალიდაციის ნაკრებებად? რამდენი მონაცემია, როგორც წესი, გამოყოფილი ვალიდაციისთვის?
- რა არის ოპტიმიზატორისა და დაკარგვის ფუნქციის დანიშნულება კონვოლუციური ნერვული ქსელის (CNN) ტრენინგში?
- რატომ არის მნიშვნელოვანი CNN-ის ტრენინგის დროს შეყვანის მონაცემების ფორმის მონიტორინგი სხვადასხვა ეტაპზე?
- შესაძლებელია თუ არა კონვოლუციური ფენების გამოყენება სურათების გარდა სხვა მონაცემებისთვის? მიეცით მაგალითი.
- როგორ შეგიძლიათ განსაზღვროთ CNN-ის ხაზოვანი ფენების შესაბამისი ზომა?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი Convolution ნეირონულ ქსელში (CNN)