전이 학습을 위한 실용적인 팁을 사용한 컴퓨터 비전 애플리케이션의 이미지 분류

전이 학습은 이미 학습된 지식을 다르지만 관련된 작업에 적용할 수 있는 딥 러닝의 강력한 기술입니다. 이 기술은 대량의 이미지 데이터를 수집하고 주석을 다는 데 비용이 많이 드는 컴퓨터 비전에 특히 유용합니다. 이 기사에서는 이미지 분류 분야에서 전이 학습을 사용하기 위한 실용적인 기술을 탐구합니다.

전이 학습을 사용할 때 가장 먼저 고려해야 할 것은 데이터 세트입니다. 크고 다양한 훈련 데이터 세트가 필요합니다. 시간과 비용을 절약하기 위해 공개 및 오픈 소스 데이터 세트를 사용하도록 선택할 수 있습니다.

심층 전이 학습(DTL)의 첫 번째 단계는 좋은 기준 모델을 설정하는 것입니다. 기본 모델의 설정은 적절한 이미지 크기, 백본 네트워크, 배치 크기, 학습 속도 및 시대 수를 선택하여 달성할 수 있습니다. 이러한 선택에 따라 모델의 성능과 훈련 효과가 결정됩니다. 빠른 반복과 실험을 통해 기본 모델은 후속 심층 전이 학습 연구 및 실험을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

좋은 기본 모델을 설정한 후 다음 단계는 학습 속도와 Epoch 횟수를 미세 조정하는 것입니다. 이 단계는 모델 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 심층 전이 학습에서 매우 중요합니다. 학습률과 에포크 수를 선택할 때는 백본 네트워크와 데이터 세트의 특성을 고려하여 결정해야 합니다. 학습률의 경우 좋은 시작 범위는 일반적으로 0.0001에서 0.001 사이입니다. 학습률을 너무 높게 설정하면 모델이 수렴하지 못할 수 있고, 학습률을 너무 낮게 설정하면 모델이 너무 느리게 수렴할 수 있습니다. 따라서 실험과 모델의 학습 상황 관찰을 통해 학습률을 점진적으로 조정하여 최고의 성능을 달성합니다. 에포크 번호의 경우 좋은 시작 범위는 일반적으로 2에서 10 사이입니다. 에포크 수는 훈련 세트의 모든 샘플이 완전히 한 번 사용되는 횟수를 나타냅니다. Epoch 수가 적으면 모델이 과소적합될 수 있습니다.

학습률과 Epoch 수를 조정한 후 훈련 이미지를 확장하여 모델 성능을 향상시키는 것을 고려할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 향상 방법에는 수평 및 수직 뒤집기, 크기 조정, 회전, 이동, 기울이기 및 Cutmix 및 Mixup과 같은 기술이 포함됩니다. 이러한 증강 방법은 훈련 이미지를 무작위로 변경하여 모델을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다.

다음 단계는 모델과 입력의 복잡성을 최적화하는 것입니다. 이는 모델의 복잡성을 조정하거나 백본을 조정하여 달성할 수 있습니다. 이 단계는 특정 작업과 데이터에 가장 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 합니다.

모델과 입력 복잡성을 조정한 후 이미지 크기를 늘리고 다양한 백본이나 아키텍처를 시도하여 모델을 더욱 최적화할 수 있습니다.

마지막 단계는 전체 훈련 데이터에 대해 모델을 재훈련하고 모델 혼합을 수행하는 것입니다. 모델 훈련에 사용되는 데이터가 많을수록 성능이 향상되기 때문에 이 단계는 매우 중요합니다. 모델 블렌딩은 여러 모델을 결합하여 전체 모델 성능을 향상시키는 기술입니다. 모델 블렌딩을 수행할 때 다양한 백본 네트워크, 데이터 증대 방법, 훈련 주기, 이미지 크기 등을 사용하여 다양한 조정을 통해 동일한 설정을 사용하는 것이 중요합니다. 이는 모델의 다양성을 높이고 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 단계 외에도 모델 성능을 향상하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 팁이 있습니다. 그 중 하나가 테스트 데이터에 증강 기술을 적용하여 모델 성능을 향상시키는 TTA(Test Time Augmentation)입니다. 또한 또 다른 접근 방식은 추론 중에 이미지 크기를 늘려 모델 성능을 향상시키는 것입니다. 마지막으로 후처리 및 2단계 모델을 사용하는 것도 모델 성능을 향상시키는 효과적인 수단입니다.

위 내용은 전이 학습을 위한 실용적인 팁을 사용한 컴퓨터 비전 애플리케이션의 이미지 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!