Apple Banana認(rèn)識(shí)モデルを訓(xùn)練するのに十分な458枚の寫真はありますか?
Apr 02, 2025 am 06:18 AMディープラーニングモデルトレーニングのサンプルサイズの分析:リンゴとバナナの識(shí)別に関するケーススタディ
この記事では、リンゴをバナナと區(qū)別する深い學(xué)習(xí)モデルをトレーニングするために必要なサンプルサイズについて説明します。ユーザーはRESNET50モデルを使用して195のバナナの寫真と263のApple寫真(合計(jì)458)を収集しましたが、モデル認(rèn)識(shí)効果は非常に貧弱で、すべての寫真はバナナとして識(shí)別されました。これにより、サンプルサイズが不十分かどうかという問題が発生します。
458の畫像は、ResNet50のような巨大なパラメーターを使用して、深い學(xué)習(xí)モデルをトレーニングするのに十分ではないかもしれません。 RESNET50には強(qiáng)力なトレーニング前の機(jī)能がありますが、その利點(diǎn)は完全に活用するために多くのデータを必要とします。データ増強(qiáng)があっても、モデルがリンゴとバナナの間のニュアンスを?qū)W習(xí)するには458の畫像では不十分な場合があり、モデルに過度に適合し、トレーニングセットでうまく機(jī)能しますが、テストセットでは非常に貧弱です。
実行可能な代替品は、事前に訓(xùn)練されたVGG16モデルを使用して畫像機(jī)能を抽出し、3層マルチレイヤーパーセプトロン(MLP)を使用してトレーニングすることです。この方法は、モデルの複雑さを減らし、トレーニングサンプルの數(shù)の必要性を減らします。 VGG16は豊富な畫像機(jī)能を?qū)W習(xí)しているため、分類タスクを簡素化し、サンプルサイズの要件を削減し、數(shù)百の畫像で十分かもしれません。これは、適切なモデルアーキテクチャを選択することが小さなデータセットをトレーニングするために重要であり、軽量モデルがより適切であることを示しています。
ただし、モデルアーキテクチャに関係なく、サンプルの品質(zhì)は依然として重要です。畫質(zhì)が低い、不均一な光、一貫性のない角度などは、モデルの學(xué)習(xí)効果に影響します。したがって、高品質(zhì)で多様なトレーニングデータは、成功したモデルをトレーニングするための鍵となります。
以上がApple Banana認(rèn)識(shí)モデルを訓(xùn)練するのに十分な458枚の寫真はありますか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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