آماده سازی داده های آموزشی برای یک شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) شامل چندین مرحله مهم برای اطمینان از عملکرد بهینه مدل و پیش بینی های دقیق است. این فرآیند بسیار مهم است زیرا کیفیت و کمیت دادههای آموزشی تا حد زیادی بر توانایی CNN برای یادگیری و تعمیم الگوها تأثیر میگذارد. در این پاسخ، مراحل مربوط به تهیه داده های آموزشی برای CNN را بررسی خواهیم کرد.
1. جمع آوری داده ها:
اولین گام در تهیه داده های آموزشی، جمع آوری مجموعه داده های متنوع و نماینده است. این شامل جمعآوری تصاویر یا سایر دادههای مرتبط است که کل طیف کلاسها یا دستههایی را که سیانان در مورد آنها آموزش خواهد دید را پوشش میدهد. مهم است که اطمینان حاصل شود که مجموعه داده متعادل است، به این معنی که هر کلاس دارای تعداد مشابهی از نمونه ها است، تا از سوگیری نسبت به هر کلاس خاص جلوگیری شود.
2. پیش پردازش داده ها:
هنگامی که مجموعه داده جمع آوری شد، ضروری است که داده ها برای استانداردسازی و عادی سازی آن از قبل پردازش شوند. این مرحله به حذف هرگونه تناقض یا تغییر در داده ها که می تواند روند یادگیری CNN را مختل کند، کمک می کند. تکنیک های پیش پردازش متداول شامل تغییر اندازه تصاویر به اندازه ثابت، تبدیل تصاویر به یک فضای رنگی مشترک (به عنوان مثال، RGB) و عادی سازی مقادیر پیکسل به یک محدوده خاص (مثلاً [0، 1]) است.
3. افزایش داده ها:
افزایش داده ها تکنیکی است که برای افزایش مصنوعی اندازه مجموعه داده آموزشی با اعمال تبدیل های مختلف به داده های موجود استفاده می شود. این مرحله به معرفی تغییرات اضافی و کاهش بیش از حد برازش کمک می کند. نمونههایی از تکنیکهای افزایش دادهها عبارتند از چرخشهای تصادفی، ترجمهها، تلنگرها، بزرگنماییها و تغییرات در روشنایی یا کنتراست. با اعمال این تبدیلها، میتوانیم نمونههای آموزشی جدیدی ایجاد کنیم که کمی با نمونههای اصلی متفاوت هستند و در نتیجه تنوع مجموعه دادهها را افزایش دهیم.
4. تقسیم داده ها:
برای ارزیابی عملکرد CNN آموزش دیده و جلوگیری از برازش بیش از حد، لازم است مجموعه داده به سه زیر مجموعه تقسیم شود: مجموعه آموزشی، مجموعه اعتبار سنجی و مجموعه تست. مجموعه آموزشی برای آموزش CNN، مجموعه اعتبارسنجی برای تنظیم هایپرپارامترها و نظارت بر عملکرد مدل در طول آموزش و مجموعه تست برای ارزیابی عملکرد نهایی CNN آموزش دیده استفاده می شود. نسبت تقسیم پیشنهادی معمولاً حدود 70-80٪ برای آموزش، 10-15٪ برای اعتبارسنجی و 10-15٪ برای آزمایش است.
5. بارگذاری داده ها:
پس از تقسیم مجموعه داده، ضروری است که داده ها به طور موثر در حافظه بارگذاری شوند. این مرحله شامل ایجاد بارگذارهای داده یا مولدهایی است که می توانند به طور موثر داده ها را به صورت دسته ای بارگذاری و پیش پردازش کنند. بارگذاری دسته ای امکان پردازش موازی را فراهم می کند که روند آموزش را سرعت می بخشد و نیاز به حافظه را کاهش می دهد. بهعلاوه، بارگذارهای داده میتوانند مراحل پیشپردازش بیشتری مانند به هم زدن دادهها را اعمال کنند تا اطمینان حاصل شود که CNN از طیف متنوعی از نمونهها در طول هر تکرار آموزشی یاد میگیرد.
6. تعادل داده (اختیاری):
در برخی موارد، مجموعه داده ممکن است نامتعادل باشد، به این معنی که کلاسهای خاصی نمونههای بسیار کمتری در مقایسه با سایر کلاسها دارند. این می تواند منجر به پیش بینی های جانبدارانه شود، جایی که CNN تمایل دارد به نفع طبقه اکثریت باشد. برای پرداختن به این موضوع، تکنیکهایی مانند نمونهبرداری بیش از حد از کلاس اقلیت یا کمنمونهسازی کلاس اکثریت را میتوان برای متعادل کردن مجموعه داده استفاده کرد. رویکرد دیگر استفاده از وزنه های کلاس در طول تمرین است و به کلاس هایی که کمتر حضور دارند اهمیت بیشتری می دهد.
7. عادی سازی داده ها:
عادی سازی یک مرحله حیاتی برای اطمینان از اینکه داده های ورودی دارای میانگین و واریانس واحد صفر هستند، است. این فرآیند به تثبیت روند آموزش و جلوگیری از گیرکردن CNN در حداقل های محلی کمک می کند. تکنیک های عادی سازی معمول شامل تفریق میانگین و تقسیم بر انحراف استاندارد مجموعه داده یا مقیاس بندی داده ها به یک محدوده خاص (به عنوان مثال، [-1، 1]) است. نرمال سازی باید به طور مداوم برای داده های آموزشی و آزمایشی اعمال شود تا اطمینان حاصل شود که ورودی ها در یک محدوده قرار دارند.
آمادهسازی دادههای آموزشی برای CNN شامل جمعآوری دادهها، پیشپردازش، تقویت، تقسیم، بارگذاری و به صورت اختیاری متعادلسازی و عادیسازی دادهها است. هر مرحله نقش حیاتی در حصول اطمینان از اینکه CNN می تواند به طور موثر از داده ها بیاموزد و پیش بینی های دقیق انجام دهد، ایفا می کند. با دنبال کردن این مراحل، میتوانیم یک خط لوله آموزشی قوی برای آموزش یک CNN راهاندازی کنیم.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد شبکه عصبی کانولوشن (CNN):
- بزرگترین شبکه عصبی کانولوشن ساخته شده چیست؟
- کانال های خروجی چیست؟
- معنی تعداد کانال های ورودی (پارامتر اول nn.Conv1d) چیست؟
- چند تکنیک رایج برای بهبود عملکرد CNN در طول آموزش چیست؟
- اهمیت اندازه دسته در آموزش CNN چیست؟ چه تاثیری بر روند آموزش دارد؟
- چرا تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و اعتبار سنجی مهم است؟ چه مقدار داده معمولاً برای اعتبار سنجی اختصاص داده می شود؟
- هدف از بهینه ساز و تابع تلفات در آموزش شبکه عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
- چرا نظارت بر شکل داده های ورودی در مراحل مختلف در طول آموزش CNN مهم است؟
- آیا می توان از لایه های کانولوشن برای داده های دیگری غیر از تصاویر استفاده کرد؟ مثالی ارائه کنید.
- چگونه می توان اندازه مناسب برای لایه های خطی در یک CNN را تعیین کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در شبکه عصبی Convolution (CNN)