Comment utiliser le réseau siamois pour gérer des ensembles de données déséquilibrés (avec un exemple de code)

Le réseau siamois est un modèle de réseau neuronal utilisé pour l'apprentissage métrique, capable d'apprendre à calculer une mesure de similarité ou de différence entre deux entrées. En raison de sa flexibilité, il est populaire dans de nombreuses applications telles que la reconnaissance faciale, le calcul de similarité sémantique et la correspondance de texte. Cependant, le réseau siamois peut rencontrer des problèmes lorsqu'il traite des ensembles de données déséquilibrés, car il peut trop se concentrer sur des échantillons de quelques classes et ignorer la majorité des échantillons. Pour résoudre ce problème, plusieurs techniques peuvent être utilisées. Une approche consiste à équilibrer l’ensemble de données par sous-échantillonnage ou suréchantillonnage. Le sous-échantillonnage signifie la suppression aléatoire de certains échantillons de la classe majoritaire afin qu'ils soient égaux au nombre d'échantillons de la classe minoritaire. Le suréchantillonnage augmente le nombre d'échantillons dans la classe minoritaire en copiant ou en générant de nouveaux échantillons afin qu'il soit égal au nombre d'échantillons dans la classe majoritaire. Cela équilibre efficacement l'ensemble de données, mais peut entraîner une perte d'informations ou des problèmes de surapprentissage. Une autre méthode consiste à utiliser l’ajustement du poids. En attribuant des poids plus élevés aux échantillons de classes minoritaires, l'attention du réseau siamois à la classe minoritaire peut être accrue. Cela améliore les performances du modèle en se concentrant sur quelques classes sans modifier l'ensemble de données. De plus, certains algorithmes avancés d'apprentissage métrique peuvent également être utilisés pour améliorer les performances des réseaux siamois, tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) basés sur des réseaux génératifs contradictoires

1. Technologie de rééchantillonnage

Dans des ensembles de données déséquilibrés, Le nombre d'échantillons de catégories varie considérablement. Pour équilibrer l'ensemble de données, des techniques de rééchantillonnage peuvent être utilisées. Les plus courants incluent le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage pour éviter une concentration excessive sur quelques catégories.

Le sous-échantillonnage consiste à équilibrer la taille de l'échantillon de la catégorie majoritaire et de la catégorie minoritaire en supprimant certains échantillons de la catégorie majoritaire afin qu'elle ait le même nombre d'échantillons que la catégorie minoritaire. Cette approche peut réduire la focalisation du modèle sur la catégorie majoritaire, mais peut également faire perdre certaines informations utiles.

Le suréchantillonnage consiste à équilibrer le problème de déséquilibre des échantillons en copiant des échantillons de la classe minoritaire afin que la classe minoritaire et la classe majoritaire aient le même nombre d'échantillons. Bien que le suréchantillonnage puisse augmenter le nombre d’échantillons de classes minoritaires, il peut également entraîner des problèmes de surajustement.

2. Technique de poids d'échantillon

Une autre façon de gérer des ensembles de données déséquilibrés consiste à utiliser la technique de poids d'échantillon. Cette méthode peut attribuer des pondérations différentes aux échantillons de différentes catégories pour refléter leur importance dans l'ensemble de données.

Une approche courante consiste à utiliser les fréquences de classe pour calculer le poids des échantillons. Plus précisément, le poids de chaque échantillon peut être défini comme $$

w_i=frac{1}{n_ccdot n_i}

où n_c est le nombre d'échantillons dans la catégorie c et n_i est la catégorie à laquelle l'échantillon i appartient au nombre d'échantillons. Cette méthode peut équilibrer l’ensemble des données en accordant un poids plus élevé aux échantillons des classes minoritaires.

3. Changer la fonction de perte

Les réseaux siamois utilisent généralement une fonction de perte contrastive pour entraîner le modèle, comme une fonction de perte de triplet ou une fonction de perte de cosinus. Lorsqu'il s'agit d'ensembles de données déséquilibrés, une fonction de perte contrastive améliorée peut être utilisée pour que le modèle accorde davantage d'attention aux échantillons de la classe minoritaire.

Une approche courante consiste à utiliser une fonction de perte contrastive pondérée, où les échantillons de la classe minoritaire ont des poids plus élevés. Plus précisément, la fonction de perte peut être modifiée sous la forme suivante :

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

où N est le nombre d'échantillons et w_i est échantillon i Le poids de L_i est la perte de contraste de l'échantillon i.

4. Combinez plusieurs méthodes

Enfin, afin de gérer des ensembles de données déséquilibrés, plusieurs méthodes peuvent être combinées pour former le réseau siamois. Par exemple, on peut utiliser des techniques de rééchantillonnage et des techniques de pondération d'échantillon pour équilibrer l'ensemble de données, puis utiliser une fonction de perte contrastive améliorée pour entraîner le modèle. Cette méthode peut exploiter pleinement les avantages de diverses techniques et obtenir de meilleures performances sur des ensembles de données déséquilibrés.

Pour les ensembles de données déséquilibrés, une solution courante consiste à utiliser une fonction de perte pondérée, dans laquelle les classes moins fréquentes se voient attribuer des poids plus élevés. Voici un exemple simple montrant comment implémenter un réseau siamois avec une fonction de perte pondérée dans Keras pour gérer des ensembles de données déséquilibrés :

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))

Où la fonction pondérée_binary_crossentropy définit la fonction de perte pondérée, class1_weight et class2_weight sont respectivement les catégories 1 et 2. Le poids. de catégorie 2, class1_mask et class2_mask sont des masques utilisés pour protéger les catégories 1 et 2. Lors de la formation d'un modèle, vous devez transmettre les données de formation et les données de validation aux deux entrées du modèle, et transmettre la variable cible comme troisième paramètre à la méthode d'ajustement. Veuillez noter qu'il ne s'agit que d'un exemple et qu'il n'est pas garanti qu'il résoudra complètement le problème des ensembles de données déséquilibrés. Dans des applications pratiques, il peut s’avérer nécessaire d’essayer différentes solutions et de les ajuster en fonction de la situation spécifique.

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