Sind 458 Bilder ausreichend, um das Apple Bananenerkennungsmodell auszubilden?

Analyse der Stichprobengröße des Deep -Learning -Modelltrainings: Fallstudie zur Identifizierung von Apple und Bananen

In diesem Artikel wird die Stichprobengröße erörtert, die erforderlich ist, um ein Deep -Learning -Modell zu trainieren, das Äpfel von Bananen unterscheidet. Der Benutzer verwendete das ResNet50 -Modell, um 195 Bananenbilder und 263 Apple Pictures (insgesamt 458) zu sammeln, aber der Modellerkennungseffekt war äußerst schlecht, und alle Bilder wurden als Bananen identifiziert. Dies wirft die Frage auf, ob die Stichprobengröße nicht ausreicht.

458 Bilder reichen möglicherweise nicht aus, um ein tiefes Lernmodell mit riesigen Parametern wie ResNet50 zu trainieren. Obwohl RESNET50 über starke Funktionen vor dem Training verfügt, erfordern seine Vorteile viele Daten, die vollständig genutzt werden können. Selbst mit der Datenvergrößerung reicht 458 Bilder möglicherweise nicht aus, damit das Modell die Nuancen zwischen Äpfeln und Bananen erlernen kann, was dazu führt, dass das Modell über die Übereinstellung des Modells gut funktioniert, aber im Testsatz extrem schlecht.

Eine praktikable Alternative besteht darin, Bildfunktionen mit einem vorgebildeten VGG16-Modell zu extrahieren und dann mit einem dreischichtigen Multi-Layer-Perzeptron (MLP) zu trainieren. Diese Methode reduziert die Modellkomplexität und verringert die Notwendigkeit der Anzahl der Trainingsproben. VGG16 hat eine Fülle von Bildmerkmalen gelernt, wodurch die Klassifizierungsaufgabe vereinfacht und die Probengrößenanforderung verringert wird, und Hunderte von Bildern können ausreichen. Dies zeigt, dass die Auswahl der richtigen Modellarchitektur für das Training kleiner Datensätze von entscheidender Bedeutung ist und leichte Modelle besser geeignet sind.

Die Stichprobenqualität bleibt jedoch unabhängig von der Modellarchitektur kritisch. Schlechte Bildqualität, ungleichmäßiges Licht, inkonsistente Winkel usw. wirken sich auf den Lerneffekt des Modells aus. Daher bleibt hochwertige und vielfältige Trainingsdaten der Schlüssel zum Training erfolgreicher Modelle.

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