Kesan kekurangan data terhadap latihan model

Impak kekurangan data pada latihan model memerlukan contoh kod khusus

Dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data ialah salah satu elemen teras untuk model latihan. Walau bagaimanapun, masalah yang sering kita hadapi dalam realiti adalah kekurangan data. Kekurangan data merujuk kepada jumlah data latihan yang tidak mencukupi atau kekurangan data beranotasi Dalam kes ini, ia akan memberi kesan tertentu pada latihan model.

Masalah kekurangan data terutamanya dicerminkan dalam aspek berikut:

1. Terlebih pemasangan: Apabila jumlah data latihan tidak mencukupi, model terdedah kepada pemasangan berlebihan. Overfitting bermakna model terlalu menyesuaikan diri dengan data latihan dan tidak boleh digeneralisasikan dengan baik kepada data baharu. Ini kerana model tersebut tidak mempunyai sampel data yang mencukupi untuk mempelajari taburan dan ciri-ciri data, menyebabkan model tersebut menghasilkan keputusan ramalan yang tidak tepat.
2. Underfitting: Berbanding dengan overfitting, underfitting bermakna model tidak dapat memuatkan data latihan dengan baik. Ini kerana jumlah data latihan tidak mencukupi untuk menampung kepelbagaian data, menyebabkan model tidak dapat menangkap kerumitan data. Model yang kurang dipasang selalunya gagal memberikan ramalan yang tepat.

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah kekurangan data dan meningkatkan prestasi model? Berikut ialah beberapa kaedah dan contoh kod yang biasa digunakan:

1. Pembesaran data (Pembesaran Data) ialah kaedah biasa untuk menambah bilangan sampel latihan dengan mengubah atau mengembangkan data sedia ada. Kaedah peningkatan data biasa termasuk putaran imej, flipping, penskalaan, pemangkasan, dsb. Berikut ialah contoh kod putaran imej mudah:

from PIL import Image

def rotate_image(image, angle):
    rotated_image = image.rotate(angle)
    return rotated_image

image = Image.open('image.jpg')
rotated_image = rotate_image(image, 90)
rotated_image.save('rotated_image.jpg')

2. Pembelajaran pemindahan (Transfer Learning) ialah menggunakan model yang sudah terlatih untuk menyelesaikan masalah baharu. Dengan menggunakan ciri yang telah dipelajari daripada model sedia ada, latihan yang lebih baik boleh dilakukan pada set data yang terhad. Berikut ialah contoh kod pembelajaran pemindahan:

from keras.applications import VGG16
from keras.models import Model

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

3. Penyesuaian Domain (Penyesuaian Domain) ialah kaedah pemindahan pengetahuan dari domain sumber ke domain sasaran. Keupayaan generalisasi yang lebih baik boleh diperoleh dengan menggunakan beberapa teknik penyesuaian domain, seperti pembelajaran diselia sendiri, rangkaian musuh domain, dsb. Berikut ialah contoh kod penyesuaian domain:

import torch
import torchvision
import torch.nn as nn

source_model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
target_model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False)

for param in source_model.parameters():
    param.requires_grad = False

source_features = source_model.features(x)
target_features = target_model.features(x)

class DANNClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(DANNClassifier, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

source_classifier = DANNClassifier(num_classes)
target_classifier = DANNClassifier(num_classes)

source_outputs = source_classifier(source_features)
target_outputs = target_classifier(target_features)

Kekurangan data mempunyai kesan yang tidak boleh diabaikan pada latihan model. Melalui kaedah seperti penambahan data, pembelajaran pemindahan dan penyesuaian domain, kami boleh menyelesaikan masalah kekurangan data dengan berkesan dan meningkatkan prestasi dan keupayaan generalisasi model. Dalam aplikasi praktikal, kita harus memilih kaedah yang sesuai berdasarkan masalah khusus dan ciri data untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Kesan kekurangan data terhadap latihan model. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!