深層学習は近年広く利用されており、画像認識、音声認識、自然言語処理などの分野で優れた性能を発揮しています。しかし、効率的で正確なディープ ラーニング モデルをトレーニングすることは容易ではありません。高品質のデータ、適切なモデル、十分なコンピューティング リソースが必要になるだけでなく、タスクやデータの特性に応じて、合理的なハイパーパラメーターの調整、データの強化、モデルの微調整が必要になります。この記事では、ディープ ラーニング モデルのトレーニング プロセスを詳細に紹介し、読者が効率的で正確なディープ ラーニング モデルをより適切にトレーニングできるように、ハイパーパラメーターの設定、データ拡張手法、およびモデルの微調整について説明します。
この記事では、データ、モデル、ハイパーパラメータ、およびトレーニング手法について説明します
データ
データ レベルから見ると、モデルのパフォーマンスに影響を与える要因は 2 つあります。
- データセットの品質
- データ増強
データセットの品質
データの品質: データは、正確、完全、エラーのない、代表的なものである必要があります。データセットが間違っていたり欠落していると、モデルのパフォーマンスに影響を与えます.解像度が高いほどモデルは優れていますが、モデルのトレーニングに使用されるメモリが十分かどうかも考慮する必要があります.解像度が高いほど、データ量が多くなります。
データ量: 通常、データが多いほどモデルのパフォーマンスが向上します。これは、モデルがより代表的で一般化可能になるためです。ただし、データセットのサイズもトレーニング時間とリソース要件に影響します。しかし、モデルトレーニングの収束に関しては、データ量がモデルの収束に決定的な影響を与えることはなく、データ量が多ければ多いほど、データの多様性の分布が良好であるほど、モデルは確実に一般化されると言えます。
データの多様性: より一般化するには、データセットを多様化する必要があります。これは、モデルがデータのさまざまなパターンを学習できるように、さまざまなサンプルを含める必要があることを意味します。サンプルの多様性のために、各カテゴリのサンプル数は同じである必要があります。ネガティブ サンプルを追加することをお勧めします (ポジティブ サンプルは画像注釈情報です。ネガティブ サンプルには注釈情報はありません。たとえば、誰かがポジティブ サンプル画像に車を持っています。 、ネガサンプル画像には何もありません）。このうち、ポジティブサンプルとネガティブサンプルの比率は、1:2または1:3が推奨されています.これは、現実の世界ではポジティブサンプルよりもネガティブサンプルの方が多いためですが、これもシーンに応じて判断する必要があります.独自のモデル. 負のサンプルの数, モデルは負のサンプルを特定する方向に偏り、正のサンプルを特定することはできません.
データの前処理：データセットを選択する前に、データの特性を理解し、前処理を行う必要があります。たとえば、画像分類の問題では、画像をスケーリングまたはトリミングするか、ピクセル値を [0,1] の範囲に正規化する必要がある場合があります。
データ ソース: 信頼できるデータ ソースを選択する必要があります。一部のデータセットは、信頼できない、または信頼できないソースから取得されている可能性があり、モデルのパフォーマンスが低下する可能性があります。
データ分割: データセットを選択する際、データをトレーニング セット、検証セット、およびテスト セットに分割する必要があります。これは、モデルの一般化能力とパフォーマンスを評価するために使用できます。
データのラベル付け: 一部のタスクでは、モデルをトレーニングするためにデータにラベルを付ける必要があります。これには、多くの手作業と時間のコストが必要になる場合があります。ただし、データセット内のさまざまなカテゴリの数が同じバランスに達しても、画像でマークされた 1 つのカテゴリの数が別のカテゴリの画像でマークされた数よりもはるかに多い場合、それもリードすることに注意する必要があります。データの不均衡に。したがって、次のように、いくつかの方法の調整が必要です。
- オーバーサンプリング: 少数カテゴリのサンプルの場合、異なるカテゴリのサンプル数がよりバランスがとれるように、コピー、補間などによってサンプル数を増やすことができます。
- アンダーサンプリング: ほとんどのカテゴリのサンプルでは、いくつかのサンプルをランダムに削除できるため、異なるカテゴリのサンプル数のバランスが取れます。
- 重み付け: 異なるカテゴリのサンプルの場合、各サンプルに異なる重みを割り当てることができるため、モデルは少数カテゴリのサンプルにより多くの注意を払うことができます。一般に、重みは、各クラスのサンプル比率の逆数を計算することによって取得できます。
たとえば、少数派クラスからのサンプルの割合が 0.1 で、多数派クラスからのサンプルの割合が 0.9 であるバイナリ分類タスクがあるとします。次に、少数派カテゴリのサンプルに 1/0.1=10 の重みを割り当て、多数派カテゴリのサンプルに 1/0.9=1.11 の重みを割り当てて、モデルが少数派のサンプルにより多くの注意を払うようにします。カテゴリー。
実装では、通常、損失関数でさまざまなカテゴリの重みパラメーターを設定するか、不均衡なデータ (フォーカル ロスなど) にいくつかの損失関数を使用することで、サンプルの重みを調整できます。
上記の情報をまとめると、モデルのパフォーマンスに影響を与えるデータについては、主にデータの画質とデータのバランス (データ サイズ、比率、ラベル付きデータ量を含む) に関係していることがわかります。
データ増強
深層学習では、データ拡張は非常に重要な手法であり、データセットのサイズを拡張し、モデルの一般化能力を向上させ、過剰適合の問題を軽減することができます。次に、一般的なデータ拡張方法をいくつか示します。また、どのデータ拡張方法がどのシナリオに適しているかについても説明します。
構造化データをテンソルに変換することに加えて、他のデータ拡張方法は気軽に使用されるものではなく、適切なシナリオと組み合わせて使用する必要があります。
一般的に使用されるデータ拡張方法の一部を以下に示します。
ランダム クロッピング: 複数の異なるクロッピング結果が得られるように、画像内の領域をランダムに選択してクロッピングします。
ランダムな反転: 画像をランダムに水平または垂直に反転させて、異なるミラー結果を取得します。
ランダム回転: 画像をランダムに回転させて、回転角度と方向が異なる画像を取得します。
ランダム スケーリング (ランダム スケーリング): 画像をランダムにスケーリングして、さまざまなサイズの画像を取得します。
ランダム カラー ジッター: 明るさ、コントラスト、彩度などの調整など、画像に対してランダム カラー ジッターを実行します。
ノイズの追加: 画像にランダム ノイズを追加して、モデルをより堅牢にします。
実際には、通常、特定のタスクやデータセットの特性に応じて、適切なデータ拡張方法が選択されます。中でもランダムクロッピング、ランダムフリッピング、ランダムローテーションはコンピュータビジョンのタスクでよく使われる手法であり、実際に人間が物体を回転させたとしても、その一部だけを認識する理由は想像に難くありません。
実際のシーンを考慮して適切な方法を選択することも必要です。
- シーン内で物事が回転する可能性はなく、データの回転を強化する必要もありません。
- オープンな場所で撮影する場合は、光の影響を考慮し、データの色を強調する必要があります。
同時に、データ拡張メソッドを使用する場合は、データを過剰に拡張しないように注意する必要があります。そうしないと、モデルのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。さらに、オーバーフィッティングを回避するために、異なるデータセットに対して異なるデータ拡張戦略を使用することで、モデルの一般化能力を向上させることもできます。
モデル選択
自分に合ったコンピューター ビジョン モデルを選択するには、タスクの種類、データセット、モデルの複雑さ、コンピューティング リソースなど、複数の要因を考慮する必要があります。
まず、タスクの種類が画像分類、ターゲット検出、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、姿勢推定、顔認識、ビデオ分析などであることを明確にする必要があります。異なる種類のタスクには異なるモデルが必要です。
次に、使用するデータセットを考慮する必要があります.データセットの規模、特性、および難易度は、モデルのパフォーマンスと選択に影響します. たとえば、小規模なデータセットの場合は軽量モデルを使用できますが、複雑なデータセットの場合は、深い残差ネットワーク、アテンション メカニズム、トランスフォーマーなどのより複雑なモデルが必要になります。
さらに、計算能力、メモリ サイズ、ビデオ メモリ サイズなどの計算リソースの制限を考慮する必要があります。コンピューティング リソースが限られている場合は、いくつかの軽量モデルを選択するか、分散トレーニングなどの手法を使用してトレーニングを高速化できます。
最後に、モデルの複雑さとトレーニングの難しさも考慮する必要があります。一般的に言えば、モデルが複雑になればなるほど、より多くのコンピューティング リソースが必要になり、トレーニングが難しくなります。したがって、モデルを選択する際には、モデルの複雑さとパフォーマンスのバランスを取る必要があります。
上記の要因に加えて、次のような他の要因を考慮する必要があります。
- 精度: モデルの精度は、モデルの品質を測定するための重要な指標の 1 つです。実際のアプリケーションでは、タスクの要件に応じて最も精度の高いモデルを選択する必要があります。
- 解釈可能性: 一部のタスクでは、モデルが解釈可能な結果を提供する必要があります.たとえば、ターゲット検出では、各検出フレームに対応するオブジェクトのカテゴリ、位置、およびサイズを知る必要があります. したがって、モデルを選択する際には、解釈可能性を考慮する必要があります。
- リアルタイム: 一部のアプリケーションでは、無人運転やロボット制御など、モデルがリアルタイムで応答する必要があります。したがって、モデルを選択する際には、応答時間と効率を考慮する必要があります。
- データ拡張: データ拡張は、モデルのパフォーマンスを向上させるために一般的に使用される手法であり、データセットを拡張することで、モデルの過適合の問題を軽減できます。したがって、モデルを選択する際には、データ拡張のサポートの程度を考慮する必要があります。
- 転送可能性: 一部のアプリケーションでは、微調整のために事前トレーニング済みのモデルを使用するなど、さまざまなシナリオやタスク間でモデルを移行できる必要があります。したがって、モデルを選択する際には、その移植性を考慮する必要があります。
- スケーラビリティ: 一部のアプリケーションでは、組み込みデバイスやモバイル デバイスなど、さまざまなデバイスやプラットフォームでモデルを実行できる必要があります。したがって、モデルを選択する際にはスケーラビリティを考慮する必要があります。
要約すると、自分に合ったコンピューター ビジョン モデルを選択するには、多くの要因を考慮する必要があり、特定のアプリケーション シナリオとタスク要件に従って選択する必要があります。同時に、絶え間なく変化するコンピューター ビジョンのタスクとアプリケーションの要件により適切に対処するために、最新の研究の進歩とアルゴリズムにも注意を払う必要があります。
特定のモデルを選択する場合、編集者は、最初にモデルの複雑さ、リアルタイム パフォーマンス、および精度に基づいて不適切なモデルを除外することを検討し、次に複雑で小さいモデルから始めて、そのプレモデルを使用できると考えています。トレーニング用のトレーニング済みモデル. トレーニング後の損失や収束などの要因を使用して、より複雑なモデルを選択するかどうかを決定します
ハイパーパラメータ
ディープ ラーニングでは、ハイパーパラメーターとは、手動で設定する必要があるパラメーターを指します. これらのパラメーターは、データから直接学習することはできず、最適なモデルを取得するために調整および最適化する必要があります. ハイパーパラメーターの選択は、モデルのトレーニングと一般化のパフォーマンスに大きな影響を与えます。
以下は、一般的なハイパーパラメータとその機能です。
- 学習率 (学習率) : 学習率はパラメータ更新の速度を制御します. 学習率が小さすぎると学習速度が遅くなり, 学習率が大きすぎると学習が不安定になったり, 収束に失敗したりする可能性があります. 通常、特定の問題とネットワーク構造に応じて調整する必要があります。
- バッチ サイズ (バッチ サイズ) : バッチ サイズは、各反復で使用されるサンプルの数を指します. バッチ サイズが小さすぎるとトレーニング時間が長くなり、バッチ サイズが大きすぎるとメモリを消費しすぎます. 多くの場合、トレーニングの開始時に調整が必要です。
- Number of epochs (number of iterations) : 反復回数とは、トレーニングのラウンド数を指します. 反復回数が少なすぎるとアンダーフィッティングにつながり、多すぎるとオーバーフィッティングにつながります. 通常、トレーニング セットと検証セットのパフォーマンスに応じて決定する必要があります。
- ドロップアウト率: ドロップアウト率とは、オーバーフィッティングを防ぐために、トレーニング中に特定の割合のニューロンをランダムに破棄することを指します。ドロップアウト率が高すぎるとモデルのアンダーフィッティングにつながる可能性があり、ドロップアウト率が低すぎるとオーバーフィッティングにつながる可能性があります。通常、特定の問題とネットワーク構造に応じて調整する必要があります。
- 正則化: 正則化は、モデルの複雑さを罰することで過適合を防ぎます. 一般的な正則化方法には、L1 正則化と L2 正則化が含まれます。特定の問題に応じて調整する必要があります。
- Optimizer : The optimizer controls how the model parameters are updated. 一般的なオプティマイザーには、SGD、Adam、および RMSprop が含まれます。異なるオプティマイザーは、異なる問題やネットワーク構造に対して異なる影響を与える可能性があります。
ディープ ラーニング トレーニングでは、ハイパーパラメーターとは、学習率、バッチ サイズ、正則化係数など、トレーニング中に手動で設定する必要があるパラメーターを指します。ハイパーパラメータの値が異なると、モデルのパフォーマンスに与える影響も異なるため、適切な設定が必要です。
ハイパーパラメータが大きすぎると、モデルがオーバーフィットする可能性があります。つまり、トレーニング セットではうまく機能しますが、テスト セットまたは新しいデータではうまく機能しません。ハイパーパラメータが小さすぎると、モデルがアンダーフィットする可能性があります。 、つまり、モデル トレーニング セットとテスト セットの両方でパフォーマンスが低下します。したがって、データセットとモデルの構造に応じて調整する必要があります。
一般的に言えば、ハイパーパラメータを設定するときは、デフォルト値または経験値を出発点として使用し、段階的に調整および検証する必要があります。通常、学習率は 0.001 または 0.0001 に設定でき、バッチ サイズは 32 または 64 に設定でき、正則化係数は 0.01 または 0.001 などに設定できます。これらの値は、特定のタスクやデータセットに合わせて微調整することもできます。
さらに、グリッド検索、ランダム検索、ベイジアン最適化など、より高度なハイパーパラメータ設定方法がいくつかあります。
訓練中のスキル
ディープ ラーニング モデルのトレーニングのコストが高くなるため、複数のハイパーパラメーターの組み合わせを使用してモデルをトレーニングし、最適なモデルを見つけることは不可能です. 低コストで優れたモデルをトレーニングするには?
低コストの場合、次の方法を使用して適切なモデルをトレーニングできます。
- 早期停止: モデルのトレーニング中に、検証セットのパフォーマンスを追跡し、パフォーマンスが改善されなくなったらトレーニングを停止できます。これにより、モデルがオーバーフィットするのを防ぎ、トレーニング時間を節約できます。
- ランダム検索ハイパーパラメーター: ハイパーパラメーターは、レイヤー数、ノード数、学習率など、モデルの構成オプションです。ランダム検索ハイパーパラメーターは、考えられるすべてのハイパーパラメーターの組み合わせを試すことなく、最適なモデルを見つけるのに役立ちます。
- Use a pre-trained model : 事前トレーニング済みモデルは、大規模なデータセットでトレーニングされたモデルであり、トレーニング プロセスを高速化し、モデルのパフォーマンスを向上させるための初期モデルとして使用できます。
- 転移学習: 転移学習とは、事前トレーニング済みのモデルを新しいタスクに適用し、新しいタスクに合わせて微調整することを指します。これは、小さなデータセットでより良いモデルをトレーニングするのに役立ちます。
- バッチ正規化技術: バッチ正規化 (バッチ正規化) や重み減衰 (Weight Decay) などのバッチ正規化技術は、より安定した正確なモデルをトレーニングするのに役立ちます。
- ハードウェアの最適化: GPU や TPU などのより優れたハードウェアを使用すると、モデルのトレーニングを高速化し、時間とコストを節約できます。
- 比較実験: 比較実験を行うことも、最適なモデルを選択する方法の 1 つです。比較実験とは、同じデータセットとタスクの下で異なるモデルをトレーニングおよびテストし、いくつかの評価指標を通じてそれらのパフォーマンスを比較することを指します。ResNet、Inception、VGG などの一般的に使用されるモデルをベースラインとして選択し、EfficientNet、RegNet、Vision Transformer などのいくつかの新しいモデルを試して、同じデータ セットでそれらをトレーニングおよびテストできます。パフォーマンスの違いを比較して、最適なモデルを見つけます。比較実験では、正解率、F1 値、平均精度 (mAP) などの適切な評価指標を選択する必要があることに注意してください。同時に、トレーニング時間、モデル サイズ、推論速度などの要素も考慮する必要があります。したがって、複数の側面を総合的に検討することによってのみ、より正確な結論を導き出すことができます。
- 統合学習: 複数のモデルの予測結果を組み合わせて、より正確な予測結果を得る方法を指します。一般的なアンサンブル学習方法には、投票、平均化、スタッキングなどがあります。投票とは、複数のモデルの予測結果に対して投票を行い、投票数が最も多い結果を最終的な予測結果として選択することです。平均とは、複数のモデルの予測結果を平均して最終的な予測結果とすることです。スタッキングとは、複数のモデルの予測結果を入力として取得し、新しいモデルをトレーニングして最終的な予測結果を取得することを指します。アンサンブル学習では、パフォーマンスが類似した複数のモデルを選択して結合する必要があることに注意してください。そうしないと、予測パフォーマンスが低下する可能性があります。同時に、統合学習では、モデルのトレーニング時間やモデルのサイズなどの要因も考慮する必要があります。
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