ыаввфы. Почему плохо обучается
 Скачать 17.13 Kb.
|
|
Почему плохо обучается? 1 Может быть несколько причин, по которым ваша модель дает низкую точность данных проверки, а потери растут. Вот несколько советов, которые могут помочь вам улучшить код: Переобучение. Переобучение — одна из наиболее распространенных проблем в глубоком обучении. Это происходит, когда модель слишком хорошо обучена на обучающих данных и не может обобщить новые невидимые данные. Чтобы предотвратить переоснащение, вы можете использовать методы регуляризации, такие как Dropout или регуляризация L1/L2. Пакетная нормализация: добавление слоев пакетной нормализации может повысить производительность вашей модели за счет нормализации активаций каждого слоя. Архитектура модели. Архитектура вашей модели также может влиять на ее производительность. Вы можете попробовать различные архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для данных изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) для данных временных рядов или преобразователи для последовательных данных. Настройка гиперпараметров. Гиперпараметры, такие как скорость обучения, количество скрытых единиц и количество слоев, могут оказать значительное влияние на производительность вашей модели. Вы можете попробовать различные комбинации гиперпараметров, чтобы найти лучший набор, обеспечивающий наилучшую производительность при проверке данных. Предварительная обработка данных. Предварительная обработка данных играет решающую роль в производительности вашей модели. Вы можете попробовать различные методы предварительной обработки, такие как нормализация, увеличение данных и масштабирование функций. Важно помнить, что не существует универсального решения для повышения производительности модели глубокого обучения. Возможно, вам придется поэкспериментировать с различными комбинациями этих методов, чтобы найти наилучшее решение для вашей конкретной проблемы. 2 Может быть несколько причин, по которым ваша модель дает низкую точность данных проверки и потери растут. Вот несколько советов, которые могут помочь вам улучшить код: Несбалансированность данных: если количество выборок одного класса намного больше, чем у другого класса, это может привести к проблеме дисбаланса данных. Это может привести к появлению предвзятой модели, которая хорошо работает с классом большинства, но плохо с классом меньшинства. Чтобы решить эту проблему, вы можете использовать увеличение данных или избыточную выборку для балансировки данных. Сложность модели: если модель слишком сложна для данных, это может привести к переоснащению, когда модель запоминает обучающие данные и не может обобщить новые невидимые данные. Чтобы решить эту проблему, вы можете уменьшить количество слоев или количество нейронов в каждом слое. Скорость обучения: если скорость обучения слишком высока, модель может не сойтись, и потери будут продолжать расти. Если скорость обучения слишком низкая, модель может сходиться слишком медленно. Вы можете попробовать уменьшить скорость обучения или использовать график скорости обучения, чтобы уменьшить скорость обучения по ходу обучения. Предварительная обработка данных. Предварительная обработка данных играет решающую роль в производительности вашей модели. Вы можете попробовать различные методы предварительной обработки, такие как нормализация, увеличение данных и масштабирование функций. Регуляризация: методы регуляризации, такие как отсев, регуляризация L1 и L2, могут помочь уменьшить переоснащение и повысить производительность вашей модели. Важно помнить, что не существует универсального решения для повышения производительности модели глубокого обучения. Возможно, вам придется поэкспериментировать с различными комбинациями этих методов, чтобы найти наилучшее решение для вашей конкретной проблемы. Обработка изображений Вот некоторые распространенные методы предварительной обработки для улучшения изображений для задач компьютерного зрения: Масштабирование: при необходимости вы можете масштабировать изображения до другого размера. Вы уже делаете это с помощью cv2.resize() Выравнивание гистограммы: это метод повышения контрастности изображения. Для этого вы можете использовать функцию cv2.equalizeHist(). Вы можете добавить следующий код в свою функцию load_images: def load_images(directory): images = [] labels = [] for label in os.listdir(directory): label_path = os.path.join(directory, label) for img in os.listdir(label_path): if img.endswith('.png') or img.endswith('.jpg'): img_path = os.path.join(label_path, img) image = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (img_width, img_height)) # Apply histogram equalization image = cv2.equalizeHist(image) # Normalize the pixel values image = image / 255.0 images.append(image) labels.append(label_map[label]) return np.array(images), np.array(labels) Шумоподавление: вы можете удалить шум из изображений, чтобы удалить любой нежелательный шум, который может повлиять на качество результатов. Для этого вы можете использовать функцию cv2.fastNlMeansDenoising(). Вы можете добавить следующий код в свою функцию load_images: def load_images(directory): images = [] labels = [] for label in os.listdir(directory): label_path = os.path.join(directory, label) for img in os.listdir(label_path): if img.endswith('.png') or img.endswith('.jpg'): img_path = os.path.join(label_path, img) image = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image = cv2.resize(image, (img_width, img_height)) # Apply histogram equalization image = cv2.equalizeHist(image) # Apply denoising image = cv2.fastNlMeansDenoising(image, None, 10, 7, 21) # Normalize the pixel values image = image / 255.0 images.append(image) labels.append(label_map[label]) return np.array(images), np.array(labels) Обратите внимание, что параметры функции cv2.fastNlMeansDenoising() являются предметом эксперимента и могут потребовать настройки для достижения оптимальной производительности в вашем конкретном наборе данных. |