Siamese 네트워크를 사용하여 샘플 불균형 데이터 세트를 처리하는 방법(샘플 코드 포함)

Siamese 네트워크는 두 입력 간의 유사성 또는 차이 측정값을 계산하는 방법을 학습할 수 있는 메트릭 학습에 사용되는 신경망 모델입니다. 유연성으로 인해 얼굴 인식, 의미 유사성 계산, 텍스트 일치 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 Siamese 네트워크는 불균형한 데이터 세트를 처리할 때 몇 가지 클래스의 샘플에 지나치게 집중하고 대부분의 샘플을 무시할 수 있기 때문에 문제에 직면할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 기술을 사용할 수 있습니다. 한 가지 접근 방식은 언더샘플링 또는 오버샘플링을 통해 데이터 세트의 균형을 맞추는 것입니다. 언더샘플링은 다수 클래스에서 일부 샘플을 무작위로 제거하여 소수 클래스의 샘플 수와 동일하게 만드는 것을 의미합니다. 오버샘플링은 다수 클래스의 샘플 수와 동일하도록 새 샘플을 복사하거나 생성하여 소수 클래스의 샘플 수를 늘립니다. 이는 데이터 세트의 균형을 효과적으로 유지하지만 정보 손실이나 과적합 문제가 발생할 수 있습니다. 또 다른 방법은 체중 조절을 이용하는 것입니다. 소수 클래스 샘플에 더 높은 가중치를 할당함으로써 소수 클래스에 대한 Siamese 네트워크의 관심이 높아질 수 있습니다. 이는 데이터 세트를 변경하지 않고 몇 가지 클래스에 집중하여 모델 성능을 향상시킵니다. 또한, Adversarial Generative Networks 기반 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 일부 고급 메트릭 학습 알고리즘을 사용하여 Siamese 네트워크의 성능을 향상시킬 수도 있습니다.

1. 리샘플링 기술

불균형 데이터 세트에서, 카테고리 샘플의 수는 매우 다양합니다. 데이터 세트의 균형을 맞추기 위해 리샘플링 기술을 사용할 수 있습니다. 일반적인 것에는 몇 가지 범주에 지나치게 집중하는 것을 방지하기 위한 과소 샘플링과 오버 샘플링이 포함됩니다.

언더샘플링은 다수 범주의 일부 샘플을 삭제하여 소수 범주와 동일한 수의 샘플을 갖도록 하여 다수 범주와 소수 범주의 표본 크기의 균형을 맞추는 것입니다. 이 접근 방식은 다수 범주에 대한 모델의 초점을 줄일 수 있지만 일부 유용한 정보를 잃을 수도 있습니다.

오버샘플링은 소수 클래스의 샘플을 복사하여 소수 클래스와 다수 클래스의 샘플 수가 동일하도록 하여 샘플 불균형 문제의 균형을 맞추는 것입니다. 오버샘플링으로 인해 소수 클래스 샘플 수가 늘어날 수 있지만 과적합 문제가 발생할 수도 있습니다.

2. 표본 가중치 기법

불균형 데이터 세트를 처리하는 또 다른 방법은 표본 가중치 기법을 사용하는 것입니다. 이 방법은 데이터 세트에서의 중요성을 반영하기 위해 다양한 범주의 샘플에 다양한 가중치를 부여할 수 있습니다.

일반적인 접근 방식은 클래스 주파수를 사용하여 샘플의 가중치를 계산하는 것입니다. 구체적으로 각 샘플의 가중치는 $$

w_i=frac{1}{n_ccdot n_i}

로 설정할 수 있습니다. 여기서 n_c는 카테고리 c의 샘플 수이고 n_i는 샘플 i가 속하는 카테고리입니다. 샘플 수에 속합니다. 이 방법은 소수 클래스 샘플에 더 높은 가중치를 부여하여 데이터 세트의 균형을 맞출 수 있습니다.

3. 손실 함수 변경

샴 네트워크는 일반적으로 삼중 손실 함수 또는 코사인 손실 함수와 같은 대조 손실 함수를 사용하여 모델을 훈련합니다. 불균형 데이터 세트를 처리할 때 향상된 대비 손실 함수를 사용하여 모델이 소수 클래스의 샘플에 더 많은 주의를 기울이도록 할 수 있습니다.

일반적인 접근 방식은 소수 클래스의 샘플에 더 높은 가중치를 부여하는 가중 대비 손실 함수를 사용하는 것입니다. 구체적으로 손실 함수는 다음 형식으로 변경될 수 있습니다.

L=frac{1}{N}sum_{i=1}^N w_icdot L_i

여기서 N은 샘플 수이고 w_i는 샘플 i L_i의 가중치는 샘플 i의 대비 손실입니다.

4. 여러 방법 결합

마지막으로 불균형 데이터 세트를 처리하기 위해 여러 방법을 결합하여 Siamese 네트워크를 훈련할 수 있습니다. 예를 들어 리샘플링 기술과 샘플 가중치 기술을 사용하여 데이터 세트의 균형을 맞춘 다음 향상된 대비 손실 함수를 사용하여 모델을 교육할 수 있습니다. 이 방법은 다양한 기술의 장점을 최대한 활용하고 불균형 데이터 세트에서 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다.

불균형 데이터 세트의 경우 일반적인 솔루션은 가중치 손실 함수를 사용하는 것입니다. 여기서 빈도가 낮은 클래스에 더 높은 가중치가 할당됩니다. 다음은 불균형 데이터 세트를 처리하기 위해 Keras에서 가중 손실 함수를 사용하여 Siamese 네트워크를 구현하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

from keras.layers import Input, Conv2D, Lambda, Dense, Flatten, MaxPooling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K
import numpy as np

# 定义输入维度和卷积核大小
input_shape = (224, 224, 3)
kernel_size = 3

# 定义共享的卷积层
conv1 = Conv2D(64, kernel_size, activation='relu', padding='same')
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
conv2 = Conv2D(128, kernel_size, activation='relu', padding='same')
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
conv3 = Conv2D(256, kernel_size, activation='relu', padding='same')
pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))
conv4 = Conv2D(512, kernel_size, activation='relu', padding='same')
flatten = Flatten()

# 定义共享的全连接层
dense1 = Dense(512, activation='relu')
dense2 = Dense(512, activation='relu')

# 定义距离度量层
def euclidean_distance(vects):
    x, y = vects
    sum_square = K.sum(K.square(x - y), axis=1, keepdims=True)
    return K.sqrt(K.maximum(sum_square, K.epsilon()))

# 定义Siamese网络
input_a = Input(shape=input_shape)
input_b = Input(shape=input_shape)

processed_a = conv1(input_a)
processed_a = pool1(processed_a)
processed_a = conv2(processed_a)
processed_a = pool2(processed_a)
processed_a = conv3(processed_a)
processed_a = pool3(processed_a)
processed_a = conv4(processed_a)
processed_a = flatten(processed_a)
processed_a = dense1(processed_a)
processed_a = dense2(processed_a)

processed_b = conv1(input_b)
processed_b = pool1(processed_b)
processed_b = conv2(processed_b)
processed_b = pool2(processed_b)
processed_b = conv3(processed_b)
processed_b = pool3(processed_b)
processed_b = conv4(processed_b)
processed_b = flatten(processed_b)
processed_b = dense1(processed_b)
processed_b = dense2(processed_b)

distance = Lambda(euclidean_distance)([processed_a, processed_b])

model = Model([input_a, input_b], distance)

# 定义加权损失函数
def weighted_binary_crossentropy(y_true, y_pred):
    class1_weight = K.variable(1.0)
    class2_weight = K.variable(1.0)
    class1_mask = K.cast(K.equal(y_true, 0), 'float32')
    class2_mask = K.cast(K.equal(y_true, 1), 'float32')
    class1_loss = class1_weight * K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) * class1_mask
    class2_loss = class2_weight * K.binary_crossentropy(y_true, y_pred) * class2_mask
    return K.mean(class1_loss + class2_loss)

# 编译模型，使用加权损失函数和Adam优化器
model.compile(loss=weighted_binary_crossentropy, optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit([X_train[:, 0], X_train[:, 1]], y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=([X_val[:, 0], X_val[:, 1]], y_val))

Weighted_binary_crossentropy 함수가 가중 손실 함수를 정의하는 경우 class1_weight 및 class2_weight는 각각 범주 1과 2입니다. 카테고리 2 중 class1_mask와 class2_mask는 카테고리 1과 카테고리 2를 보호하는 데 사용되는 마스크입니다. 모델을 훈련할 때 훈련 데이터와 검증 데이터를 모델의 두 입력에 전달하고 대상 변수를 fit 메서드의 세 번째 매개변수로 전달해야 합니다. 이는 단지 예시일 뿐이며 데이터 세트 불균형 문제를 완전히 해결한다고 보장할 수는 없습니다. 실제 적용에서는 다양한 솔루션을 시도하고 특정 상황에 따라 조정해야 할 수도 있습니다.

위 내용은 Siamese 네트워크를 사용하여 샘플 불균형 데이터 세트를 처리하는 방법(샘플 코드 포함)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!