Evrişimli Sinir Ağı (CNN) için eğitim verilerinin hazırlanması, optimum model performansını ve doğru tahminleri sağlamak için birkaç önemli adımı içerir. Bu süreç çok önemlidir çünkü eğitim verilerinin kalitesi ve miktarı, CNN'in kalıpları etkili bir şekilde öğrenme ve genelleştirme yeteneğini büyük ölçüde etkilemektedir. Bu cevapta, bir CNN için eğitim verilerinin hazırlanmasına ilişkin adımları inceleyeceğiz.
1. Veri Toplama:
Eğitim verilerini hazırlamanın ilk adımı çeşitli ve temsili bir veri kümesi toplamaktır. Bu, CNN'in eğitim alacağı tüm sınıf veya kategorileri kapsayan görsellerin veya diğer ilgili verilerin toplanmasını içerir. Belirli bir sınıfa yönelik önyargıyı önlemek için veri kümesinin dengeli olmasını sağlamak önemlidir; bu, her sınıfın benzer sayıda örneğe sahip olduğu anlamına gelir.
2. Veri Ön İşleme:
Veri kümesi toplandıktan sonra, verilerin standartlaştırılması ve normalleştirilmesi için ön işleme tabi tutulması önemlidir. Bu adım, verilerde CNN'nin öğrenme sürecini engelleyebilecek tutarsızlıkların veya değişikliklerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olur. Yaygın ön işleme teknikleri arasında görüntülerin tutarlı bir boyuta göre yeniden boyutlandırılması, görüntülerin ortak bir renk uzayına dönüştürülmesi (örneğin, RGB) ve piksel değerlerinin belirli bir aralığa (örneğin, [0, 1]) normalleştirilmesi yer alır.
3. Veri Arttırma:
Veri büyütme, mevcut verilere çeşitli dönüşümler uygulayarak eğitim veri kümesinin boyutunu yapay olarak artırmak için kullanılan bir tekniktir. Bu adım, ek varyasyonların tanıtılmasına ve aşırı uyumun azaltılmasına yardımcı olur. Veri artırma tekniklerinin örnekleri arasında rastgele döndürmeler, çeviriler, çevirmeler, yakınlaştırmalar ve parlaklık veya kontrasttaki değişiklikler yer alır. Bu dönüşümleri uygulayarak orijinallerinden biraz farklı yeni eğitim örnekleri oluşturabilir, böylece veri setinin çeşitliliğini arttırabiliriz.
4. Veri Bölme:
Eğitilmiş CNN'nin performansını değerlendirmek ve aşırı uyumu önlemek için veri setini üç alt kümeye bölmek gerekir: eğitim seti, doğrulama seti ve test seti. Eğitim seti CNN'yi eğitmek için kullanılır, doğrulama seti hiperparametreleri ayarlamak ve eğitim sırasında modelin performansını izlemek için kullanılır ve test seti eğitilen CNN'nin son performansını değerlendirmek için kullanılır. Önerilen bölünme oranı genellikle eğitim için %70-80, doğrulama için %10-15 ve test için %10-15 civarındadır.
5. Veri Yükleme:
Veri seti bölündükten sonra verinin verimli bir şekilde belleğe yüklenmesi önemlidir. Bu adım, verileri toplu olarak verimli bir şekilde yükleyebilen ve önceden işleyebilen veri yükleyicileri veya oluşturucuları oluşturmayı içerir. Toplu yükleme, eğitim sürecini hızlandıran ve bellek gereksinimlerini azaltan paralel işlemeye olanak tanır. Ek olarak veri yükleyiciler, CNN'nin her eğitim yinelemesi sırasında çeşitli örnek aralıklarından öğrenmesini sağlamak için verileri karıştırmak gibi daha ileri ön işleme adımları uygulayabilir.
6. Veri Dengeleme (İsteğe bağlı):
Bazı durumlarda veri kümesi dengesiz olabilir, bu da belirli sınıfların diğerlerine kıyasla önemli ölçüde daha az örneğe sahip olduğu anlamına gelir. Bu, CNN'in çoğunluk sınıfını destekleme eğiliminde olduğu taraflı tahminlere yol açabilir. Bu sorunu çözmek için, veri setini dengelemek amacıyla azınlık sınıfından aşırı örnekleme veya çoğunluk sınıfından düşük örnekleme gibi teknikler kullanılabilir. Diğer bir yaklaşım ise eğitim sırasında sınıf ağırlıklarını kullanmak ve yeterince temsil edilmeyen sınıflara daha fazla önem vermektir.
7. Veri Normalleştirme:
Normalleştirme, giriş verilerinin sıfır ortalama ve birim varyansa sahip olmasını sağlamak için kritik bir adımdır. Bu süreç, eğitim sürecinin istikrara kavuşturulmasına ve CNN'nin yerel minimumlara takılıp kalmasının önlenmesine yardımcı olur. Yaygın normalleştirme teknikleri, ortalamanın çıkarılmasını ve veri kümesinin standart sapmasına bölünmesini veya verilerin belirli bir aralığa (örneğin, [-1, 1]) ölçeklendirilmesini içerir. Girişlerin aynı aralıkta olmasını sağlamak için normalleştirme hem eğitim hem de test verilerine tutarlı bir şekilde uygulanmalıdır.
Bir CNN için eğitim verilerinin hazırlanması, veri toplamayı, ön işlemeyi, artırmayı, bölmeyi, yüklemeyi ve isteğe bağlı olarak dengelemeyi ve normalleştirmeyi içerir. Her adım, CNN'nin verilerden etkili bir şekilde öğrenebilmesini ve doğru tahminler yapabilmesini sağlamada hayati bir rol oynuyor. Bu adımları izleyerek bir CNN'yi eğitmek için sağlam bir eğitim hattı oluşturabiliriz.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Evrişim sinir ağı (CNN):
- Yapılan en büyük evrişimli sinir ağı nedir?
- Çıkış kanalları nelerdir?
- Giriş Kanalı sayısının anlamı nedir (nn.Conv1d'nin 2. parametresi)?
- Eğitim sırasında bir CNN'nin performansını artırmak için bazı yaygın teknikler nelerdir?
- Bir CNN'in eğitiminde parti büyüklüğünün önemi nedir? Eğitim sürecini nasıl etkiler?
- Verileri eğitim ve doğrulama kümelerine bölmek neden önemlidir? Doğrulama için genellikle ne kadar veri ayrılır?
- Evrişimli bir sinir ağının (CNN) eğitiminde optimize edici ve kayıp fonksiyonunun amacı nedir?
- Bir CNN eğitimi sırasında girdi verilerinin şeklini farklı aşamalarda izlemek neden önemlidir?
- Evrişimli katmanlar, görüntüler dışındaki veriler için kullanılabilir mi? Bir örnek verin.
- Bir CNN'deki doğrusal katmanlar için uygun boyutu nasıl belirleyebilirsiniz?
Evrişim sinir ağı (CNN) hakkında daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin