يتضمن إعداد بيانات التدريب للشبكة العصبية التلافيفية (CNN) عدة خطوات مهمة لضمان الأداء الأمثل للنموذج والتنبؤات الدقيقة. هذه العملية حاسمة لأن جودة وكمية بيانات التدريب تؤثر بشكل كبير على قدرة CNN على تعلم وتعميم الأنماط بشكل فعال. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف الخطوات المتبعة في إعداد بيانات التدريب لشبكة CNN.
1. جمع البيانات:
تتمثل الخطوة الأولى في إعداد بيانات التدريب في جمع مجموعة بيانات متنوعة وتمثيلية. يتضمن ذلك جمع الصور أو البيانات الأخرى ذات الصلة التي تغطي النطاق الكامل للفئات أو الفئات التي سيتم تدريب CNN عليها. من المهم التأكد من أن مجموعة البيانات متوازنة ، مما يعني أن كل فئة لديها عدد مماثل من العينات ، لمنع التحيز تجاه أي فئة معينة.
2. المعالجة المسبقة للبيانات:
بمجرد جمع مجموعة البيانات ، من الضروري معالجة البيانات مسبقًا لتوحيدها وتطبيعها. تساعد هذه الخطوة على إزالة أي تناقضات أو اختلافات في البيانات يمكن أن تعيق عملية التعلم في CNN. تتضمن تقنيات المعالجة المسبقة الشائعة تغيير حجم الصور إلى حجم ثابت ، وتحويل الصور إلى فضاء لوني مشترك (على سبيل المثال ، RGB) ، وتطبيع قيم البكسل إلى نطاق معين (على سبيل المثال ، [0 ، 1]).
3. زيادة البيانات:
زيادة البيانات هي تقنية تستخدم لزيادة حجم مجموعة بيانات التدريب بشكل مصطنع من خلال تطبيق تحويلات مختلفة على البيانات الموجودة. تساعد هذه الخطوة على إدخال اختلافات إضافية وتقليل فرط التجهيز. تتضمن أمثلة تقنيات زيادة البيانات التدوير العشوائي والترجمات والتقلبات والتكبير/التصغير والتغييرات في السطوع أو التباين. من خلال تطبيق هذه التحولات ، يمكننا إنشاء عينات تدريبية جديدة تختلف قليلاً عن العينات الأصلية ، وبالتالي زيادة تنوع مجموعة البيانات.
4. تقسيم البيانات:
لتقييم أداء CNN المدربة ومنع التجهيز الزائد ، من الضروري تقسيم مجموعة البيانات إلى ثلاث مجموعات فرعية: مجموعة التدريب ومجموعة التحقق ومجموعة الاختبار. يتم استخدام مجموعة التدريب لتدريب CNN ، ويتم استخدام مجموعة التحقق من الصحة لضبط المعلمات الفائقة ومراقبة أداء النموذج أثناء التدريب ، ويتم استخدام مجموعة الاختبار لتقييم الأداء النهائي لـ CNN المدربة. عادة ما تكون نسبة الانقسام الموصى بها حوالي 70-80٪ للتدريب ، و10-15٪ للتحقق ، و10-15٪ للاختبار.
5. تحميل البيانات:
بعد تقسيم مجموعة البيانات ، من الضروري تحميل البيانات في الذاكرة بكفاءة. تتضمن هذه الخطوة إنشاء برامج تحميل البيانات أو المولدات التي يمكنها تحميل البيانات ومعالجتها بشكل فعال على دفعات. يسمح تحميل الدُفعات بالمعالجة المتوازية ، مما يسرع عملية التدريب ويقلل من متطلبات الذاكرة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمحملي البيانات تطبيق المزيد من خطوات المعالجة المسبقة ، مثل خلط البيانات ، للتأكد من أن CNN تتعلم من مجموعة متنوعة من العينات أثناء كل تكرار تدريب.
6. موازنة البيانات (اختياري):
في بعض الحالات ، قد تكون مجموعة البيانات غير متوازنة ، مما يعني أن فئات معينة بها عينات أقل بكثير مقارنة بالآخرين. يمكن أن يؤدي هذا إلى تنبؤات متحيزة ، حيث تميل CNN إلى تفضيل طبقة الأغلبية. لمعالجة هذه المشكلة ، يمكن استخدام تقنيات مثل الإفراط في أخذ عينة من فئة الأقلية أو نقص العينة في فئة الأغلبية لموازنة مجموعة البيانات. نهج آخر هو استخدام أوزان الفصل أثناء التدريب ، وإعطاء أهمية أكبر للفئات الممثلة تمثيلا ناقصا.
7. تطبيع البيانات:
يعد التطبيع خطوة حاسمة لضمان أن بيانات الإدخال تحتوي على صفر متوسط وتباين الوحدة. تساعد هذه العملية على استقرار عملية التدريب ومنع CNN من الوقوع في الحدود الدنيا المحلية. تتضمن تقنيات التطبيع الشائعة طرح المتوسط والقسمة على الانحراف المعياري لمجموعة البيانات أو تحجيم البيانات إلى نطاق معين (على سبيل المثال ، [-1 ، 1]). يجب تطبيق التطبيع باستمرار على بيانات التدريب والاختبار للتأكد من أن المدخلات في نفس النطاق.
يتضمن إعداد بيانات التدريب لشبكة CNN جمع البيانات والمعالجة المسبقة والزيادة والتقسيم والتحميل والموازنة والتطبيع اختياريًا. تلعب كل خطوة دورًا حيويًا في ضمان أن CNN يمكنها التعلم بشكل فعال من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة. باتباع هذه الخطوات ، يمكننا إعداد خط تدريب قوي لتدريب شبكة CNN.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكة العصبية الالتفافية (CNN):
- ما هي أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم صنعها؟
- ما هي قنوات الإخراج؟
- ما معنى عدد قنوات الإدخال (المعلمة الأولى لـ nn.Conv1d)؟
- ما هي بعض الأساليب الشائعة لتحسين أداء CNN أثناء التدريب؟
- ما هي أهمية حجم الدفعة في تدريب CNN؟ كيف تؤثر على عملية التدريب؟
- لماذا من المهم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب والتحقق من الصحة؟ ما مقدار البيانات المخصصة عادة للتحقق؟
- ما هو الغرض من وظيفة المحسن والخسارة في تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN)؟
- لماذا من المهم مراقبة شكل بيانات الإدخال في مراحل مختلفة أثناء تدريب CNN؟
- هل يمكن استخدام الطبقات التلافيفية لبيانات غير الصور؟ قدم مثالا.
- كيف يمكنك تحديد الحجم المناسب للطبقات الخطية في شبكة CNN؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في شبكة Convolution العصبية (CNN)