“`html
Улучшение точности классификации: интеграция передачи обучения и аугментации данных для улучшения производительности машинного обучения
Передача обучения особенно полезна, когда происходит сдвиг распределения между исходным и целевым наборами данных, и имеется недостаток размеченных образцов в целевом наборе данных. Путем использования знаний из связанной исходной области предобученная модель может захватывать общие соответствующие закономерности и особенности обоих областей, позволяя модели эффективнее адаптироваться к целевой области, даже при ограниченном количестве размеченных данных.
Обучение эффективной модели становится сложным, когда имеется ограниченное количество размеченных образцов в целевом наборе данных и сдвиг распределения относительно исходного набора данных. Модель должна изучить специфические характеристики и нюансы целевого распределения, что затруднительно при недостаточном количестве размеченных данных. Проблемы, такие как переобучение, могут возникнуть при обучении на ограниченных образцах.
Совместный подход передачи обучения и аугментации данных может решить эти проблемы. Аугментация данных улучшает обобщение модели путем искусственного увеличения разнообразия и количества обучающих образцов с помощью трансформаций, таких как повороты, трансляции и добавление шума. Вместе эти техники смягчают проблемы ограниченных целевых данных, улучшая адаптивность и точность модели.
Практические решения и ценность
Недавняя статья, опубликованная китайской исследовательской группой, предлагает новый подход для борьбы с нехваткой данных в задачах классификации в целевых областях. Она интегрирует аугментацию данных и передачу обучения для улучшения производительности классификации, являясь первооткрывающими усилиями в этой области. В отличие от предыдущих методов, она явно оценивает способность обобщения модели на невидимых тестовых данных, показывая превосходную производительность на различных наборах данных, включая медицинский набор изображений.
Конкретно, первый шаг заключается в применении техник аугментации данных, включая отражение, внедрение шума, поворот, обрезку и изменение цветового пространства, для увеличения объема целевых данных. Во-вторых, модель передачи обучения, использующая ResNet50 в качестве основы, извлекает переносимые особенности из сырых изображений. Функция потерь модели интегрирует кросс-энтропийную потерю для классификации и функцию метрики расстояния между исходной и целевой областями. Минимизируя эту комбинированную функцию потерь, модель стремится одновременно улучшить точность классификации в целевой области и выровнять распределения исходной и целевой областей.
Эксперименты сравнивали улучшенный метод передачи обучения с обычными методами на наборах данных, таких как Office-31 и рентгеновские снимки легких. Различные модели, включая DAN и DANN, были протестированы с использованием различных техник, таких как основанные на расхождении и адверсариальные подходы. Улучшенный метод, включающий аугментацию данных, последовательно превосходил другие, особенно когда исходная и целевая области были более похожи. Различные стратегии аугментации, такие как геометрические и цветовые трансформации, улучшили производительность, особенно на медицинских данных. В целом улучшенный метод передачи обучения показал превосходство, подкрепленное эффективными техниками аугментации данных.
В сущности, эта статья представляет новый подход, объединяющий передачу обучения и аугментацию данных для решения ограниченности данных целевой области в задачах классификации изображений. Этот метод демонстрирует превосходную производительность на различных наборах данных, включая медицинские изображения.
Несмотря на успехи глубокого обучения, его зависимость от обширных данных и ресурсов представляет вызовы. Данный подход расширяет наборы данных путем эффективной аугментации и передает знания из связанных областей, улучшая эффективность и обобщение модели.
Остаются вызовы, особенно в разработке адаптивных стратегий аугментации. Будущие исследования должны сосредоточиться на автоматизации выбора и совершенствования техник для улучшения производительности. Исследование альтернативных подходов, таких как обучение с малым количеством образцов, может улучшить производительность и решить проблемы нехватки данных в различных областях. Хотя данное исследование сфокусировано на классификации изображений, будущая работа должна всесторонне исследовать более широкие задачи для решения проблем нехватки данных.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с 44 тыс. подписчиков.
Источник: MarkTechPost
Использование искусственного интеллекта для бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Boosting Classification Accuracy: Integrating Transfer Learning and Data Augmentation for Enhanced Machine Learning Performance.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
