458 사진이 애플 바나나 인식 모델을 훈련시키기에 충분합니까?

딥 러닝 모델 교육의 샘플 크기 분석 : 사과 및 바나나 식별에 대한 사례 연구

이 기사에서는 사과를 바나나와 구별하는 딥 러닝 모델을 훈련시키는 데 필요한 샘플 크기에 대해 설명합니다. 사용자는 RESNET50 모델을 사용하여 195 개의 바나나 사진과 263 개의 Apple 사진 (총 458 개)을 수집했지만 모델 인식 효과는 매우 열악했으며 모든 사진은 바나나로 식별되었습니다. 이것은 샘플 크기가 충분하지 않은지에 대한 의문을 제기합니다.

458 이미지는 RESNET50과 같은 거대한 매개 변수로 딥 러닝 모델을 훈련하기에 충분하지 않을 수 있습니다. RESNET50에는 강력한 사전 훈련 기능이 있지만 장점은 완전히 활용하려면 많은 데이터가 필요합니다. 데이터 확대에도 불구하고 458 개의 이미지만으로도 사과와 바나나 사이의 뉘앙스를 배우기에 충분하지 않을 수 있습니다. 이는 모델에 과적 해지고 훈련 세트에서 잘 수행되지만 테스트 세트에서는 매우 열악합니다.

실행 가능한 대안은 미리 훈련 된 VGG16 모델을 사용하여 이미지 기능을 추출한 다음 3 층 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP)을 사용하여 훈련하는 것입니다. 이 방법은 모델 복잡성을 줄이고 훈련 샘플의 수에 대한 필요성을 줄입니다. VGG16은 풍부한 이미지 기능을 배웠으므로 분류 작업을 단순화하고 샘플 크기 요구 사항을 줄이면 수백 개의 이미지가 충분할 수 있습니다. 이것은 올바른 모델 아키텍처를 선택하는 것이 작은 데이터 세트를 훈련시키는 데 중요하며 가벼운 모델이 더 적합하다는 것을 보여줍니다.

그러나 모델 아키텍처에 관계없이 샘플 품질은 여전히 ​​중요합니다. 불량한 화질, 고르지 않은 빛, 일관되지 않은 각도 등은 모델의 학습 효과에 영향을 미칩니다. 따라서 고품질 및 다양한 교육 데이터는 성공적인 모델 교육의 열쇠입니다.

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