転移学習の実践的なヒントを使用したコンピューター ビジョン アプリケーションでの画像分類

転移学習は、すでに学習した知識を別の関連するタスクに適用できる深層学習の強力な手法です。この技術は、大量の画像データの収集と注釈付けに非常に費用がかかるコンピュータ ビジョンで特に役立ちます。この記事では、画像分類の分野で転移学習を使用するための実践的なテクニックについて説明します。

最初に考慮すべきデータセットは、転移学習を使用する場合、大規模で多様なトレーニング データセットが必要です。時間とコストを節約するために、パブリック データ セットやオープン ソース データ セットの使用を選択できます。

深層転移学習 (DTL) の最初のステップは、適切なベースライン モデルを確立することです。ベースライン モデルの確立は、適切な画像サイズ、バックボーン ネットワーク、バッチ サイズ、学習率、エポック数を選択することで実現できます。これらの選択により、モデルのパフォーマンスとトレーニングの有効性が決まります。ベースライン モデルは、迅速な反復と実験を通じて、その後の深層転移学習の研究と実験を行うのに役立ちます。

適切なベースライン モデルを確立したら、次のステップは学習率とエポック番号を微調整することです。このステップはモデルのパフォーマンスに大きな影響を与えるため、深層転移学習において非常に重要です。学習率とエポック数を選択するときは、バックボーン ネットワークとデータ セットの特性に基づいて決定する必要があります。 学習率の場合、通常は 0.0001 ～ 0.001 の範囲が適切な開始範囲です。学習率の設定が高すぎるとモデルが収束しない可能性があり、学習率の設定が低すぎるとモデルの収束が遅すぎる可能性があります。したがって、実験やモデルの学習状況の観察を通じて、学習率が徐々に調整され、最高のパフォーマンスが得られます。 エポック番号の開始範囲としては、通常 2 ～ 10 が適切です。エポック数は、トレーニング セット内のすべてのサンプルが 1 回完全に使用される回数を指します。エポック数が少ないと、モデルの適合が不十分になる可能性があります。

学習率とラウンド数を調整した後、トレーニング イメージを拡張してモデルのパフォーマンスを向上させることを検討できます。一般的に使用される拡張方法には、水平および垂直の反転、サイズ変更、回転、移動、せん断、および Cutmix や Mixup などのテクニックが含まれます。これらの拡張手法は、トレーニング画像をランダムに変更して、モデルをより堅牢にすることができます。

次のステップは、モデルと入力の複雑さを最適化することです。これは、モデルの複雑さを調整するか、バックボーンを調整することで実現できます。このステップの目的は、特定のタスクとデータに最適なモデルを見つけることです。

モデルと入力の複雑さを調整した後、画像サイズを増やしたり、さまざまなバックボーンやアーキテクチャを試したりすることで、モデルをさらに最適化できます。

最後のステップは、完全なトレーニング データでモデルを再トレーニングし、モデル ブレンディングを実行することです。モデルのトレーニングに使用されるデータが増えるほど、パフォーマンスが向上するため、このステップは非常に重要です。モデル ブレンディングは、複数のモデルを組み合わせてモデル全体のパフォーマンスを向上させる手法です。モデル ブレンディングを行う場合は、異なるバックボーン ネットワーク、データ拡張方法、トレーニング サイクル、画像サイズなどを使用するなど、同じ設定を異なる調整で使用することが重要です。これにより、モデルの多様性が増し、一般化能力が向上します。

これらの手順に加えて、モデルのパフォーマンスを向上させるために使用できるヒントがいくつかあります。その 1 つはテスト時間拡張 (TTA) で、拡張技術をテスト データに適用することでモデルのパフォーマンスを向上させます。さらに、別のアプローチは、推論中に画像サイズを大きくすることであり、これはモデルのパフォーマンスの向上に役立ちます。最後に、後処理モデルと第 2 段階モデル​​の使用も、モデルのパフォーマンスを向上させる効果的な手段です。

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