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  • 2021-11-11 20:14:06

    深度学习小白,分享一个比较简单的样本划分代码

    import pandas as pd
    data = pd.read_excel(r'你的数据位置',index_col=0)#读取数据
    data
    data1 = data.values[:,:]#截取所需要的数据
    data1.shape
    import numpy as np
    X = []#开一个空的东西用来存数据
    for i in range(0,n,m):#n是你所需要的样本数量,m是你选择的步长
        X.append(data1[i:i+t,:z])#t是一个样本所包含多少数据,z是选择的多少维参数
    X1 = np.array(X)#转换一下格式,就可以啦
    print(X1.shape)

    是不是很简单

    更多相关内容
  • 图像分类目标检测中的正负样本划分以及架构理解

    理解有监督学习的深度学习关键在于将 推理训练 阶段进行分开,分别理解各种深度神经网络架构的推理和训练阶段的操作就可以理解某个模型。

    推理阶段是将模型看成一个类似于黑箱的非线性函数,比如通过各种卷积模块的组合构成一个 backbone,输出想要的shape的张量,再去做后处理

    训练阶段是需要划分正负样本,然后根据任务设计一个损失函数,使用优化算法如SGD以迭代的方式更新神经元的weight和bias,优化的目标是最小化损失函数,因此训练好的模型就可以拟合训练集

    我们通常可以把所有的神经网络编码器-解码器 的架构进行理解。

    图像分类:

    1. 推理阶段:输入为图像, 然后是编码器(如CNN)进行编码为张量,一般是W/H 减小 x 倍, 而通道数C 增加 y 倍, 编码成新的张量 (W/x, H/x, yC)。然后是 解码器 ,加入FC、softmax 等。当然,也可以将 softmax 之前的全部理解为 编码器, 把softmax 理解为 解码器。
    2. 训练阶段:和推理阶段一样,不过是softmax 输出的 向量 需要和 标注的标签计算交叉熵损失(常用),从而反向传播更新softmax 之前的全部weight和bias。

    目标检测:

    1. 推理阶段:目标检测更加复杂,一般来说,目标检测的架构为 Backbone + Neck + Detection head。有趣的是 这个命名, 躯干 然后是 脖子 最后是 决策的检测头。Backbone 常为 我们在大型的图像分类数据集上进行训练的预训练模型(图像分类的编码器),这是因为 分类问题的标注 更加便宜,而网络在两个任务上的提取的特征却可以通用,因此是一种迁移学习的思想。Neck 是 Backbone 输出的张量的一些 特征融合操作,得到更好的组合特征以适应于不同大小目标的检测Detection head Neck 融合后的张量的进行操作,输出想要的shape的张量。最后是后处理,根据阈值删除一部分向量,然后使用NMS去除冗余的边框。

            当然,我们可以将 Backbone + Neck 看成编码器Detection head 看成解码器注意:可能有的架构并没有 Neck , 如 YOLO v1,所以会带来性能损失。 

    Backbone + Neck + Detection head 的架构让我们可以分别设计单个模块, 然后进行替换即可构造不同的目标检测模型。

            2. 训练阶段:

    训练阶段的核心在于 损失函数的设计。Detection head 输出的张量与标签标注的求损失,从而去更新网络。所以,这部分并不涉及上面的 后处理。 这里的关键在于 正负样本的选择 ,从而来计算损失。

    图像分类任务 中 正样本 是该类所有标注的图像,负样本是其他类所有图像。网络输入正样本图像, 然后预测值和标签向量中 1 的地方求损失, 所以预测值会变大, 从而降低损失,由于 softmax 约束, 那么预测向量的其他值会变小;网络输入针对的目前某个类的负样本图像时候, 该图像所属的类的预测值就会变大,其他值也就会变小。所以,对于图像分类来说,我们并不需要关注正负样本的划分,因为通过 标签的one-hot 编码,自然的相当于区分了正负样本。

    目标检测任务 中,输入一张图像,和图像分类不同的是,正负样本的单位不再是一张图像,而是一张图像中的某个区域,所以一张图像有多个正负样本,虽然这些区域的大小比图像分类中的图像要小,但是由于数量巨多,所以目标检测相比要的多。那么如何得到这些区域(样本)?如何把这么多的区域分为正负样本?这是两个重要的问题。前者:一种常用的做法是 anchor based 的方法来得到这些区域,每个图像的小块上生成的一些先验框anchor 就是样本。 后者:常用的是基于和 真实标注框IOU来划分正负样本, 不同的算法策略不同。如果anchor 划分为正样本, 那么对该正样本进行回归就可以得到预测框,那么预测框就可以参与损失函数中 定位损失的计算,预测框真实标注框计算距离。

    注意这里有三种框:

    1. 真实标注框
    2. 先验框anchor
    3. 预测框

    综上,目标检测中的正样本并不是真实标注框, 真实标注框是优化的目标,正如图像分类中的 one-hot 编码的向量一样。正样本是那些选择的部分先验框anchor,正如图像分类中的 某个类的图像。而通过模型先验框anchor得到的结果是预测框正如图像分类中的预测向量,所以预测框和真实框求Loss。当然,像 yolov1 并没有 anchor,所以有部分不同。

    Backbone + Neck + Detection head 模块:

    • Input: Image, Patches, Image Pyramid
    • Backbones : VGG16 , ResNet-50 , SpineNet , EffificientNet-B0/B7, CSPResNeXt50, CSPDarknet53, swin transformer
    • Neck :
      • Additional blocks : SPP , ASPP , RFB , SAM
      • Path-aggregation blocks : FPN , PAN , NAS-FPN , Fully-connected FPN, BiFPN , ASFF , SFAM
    • Heads:
      • Dense Prediction (one-stage):
        • RPN, SSD, YOLO(v2-v5), RetinaNet (anchor based)
        • YOLOv1, CornerNet, CenterNet, MatrixNet, FCOS(anchor free)
      • Sparse Prediction (two-stage):
        • Faster R-CNN, R-FCN, Mask R-CNN(anchor based)
        • RepPoints(anchor free)

            注:上面来自于 yolov4 论文。

    一部分 正负样本划分策略, 请参考:

    目标检测中 Anchor 与 Loss 计算的梳理 | 拾荒志

    anchor 生成方法,请参考:

    锚框(anchor box)理解和代码实现 - 知乎

    参考:

    yolov4 论文

    展开全文
  • 元学习中训练集需划分为support setquery set,但是实际上,我们是在每个batch中,从训练集中采样N个类别,每个类别采样K+Q个样本。然后将这个batch的数据分为support setquery set,其中support set包含N个类别...

    本篇博客对元学习 N-way K-shot 模式进行了介绍,通过具体的例子说明了取值问题等细节。对元学习基础知识 (Support set,Query set)不太理解的读者可以先看这篇文章: 【小样本基础】元学习(Meta Learning)为什么能解决小样本问题(Few-shot Learning):一个例子搞懂

    • 小样本的训练不同于其他的模型训练, 小样本分类的最终目的是实现对只有少量标签样本的全新类别进行分类
    • 标签样本丰富的类别被称为 Base class ,标签样本较少的类别被称为 Novel class。样本数量之间有很严重的🍓不平衡问题。
    • 即使Base class有很多的标注数据,但是在训练过程中每一次只会选择非常少的几个样本参与训练,以保证Base class 与 Novel class之间的平衡。

    那么,为什么不能够尽可能地将已知类别的样本全部投入模型的训练,一次性学习更多的样本,从而使得模型更有可能得到更好的分类效果呢❓
    以图神经网络为例:

    1. 受制于模型。用GNN来解决小样本时,图结构对节点数是有最大限值的,这也是 GNN 多年来一直不断研究想要改进的部分,节点越多,图网络越庞大,一次学习
      得到的各种参数矩阵也会越来越多,所以,网络学习起来也就会变得十分困难,一味地增加样本量会使模型效果适得其反。
    2. 小样本特有的分类目的,是为了实现新类别样本的分类。 初始太多的标签样本投入, 即使保证训练时标签样本量每次都一样, 但是如果测试时, 新类别标签样本不足, 也就是说, 测试阶段所构建的图结构与训练阶段不同,且比训练阶段的图结构更小。这与模型所学习得到的先验能力相悖, 仅仅通过测试阶段的微调也是不足以让模型很快适应新的图结构, 所以自然会得不到好的分类结果。

    1. N-way K-shot 介绍

    • N-way K-shot 问题是小样本领域与元学习领域中常出现的分类问题。
    • N-way K-shot是指元测试集中有N个类别,每个类别有K个样本。
    • 这种特殊的分类模式是为了适应缺失标签数据集分类的情况, 方便构建切合实际的分类任务。 小样本场景下我们面临的问题首先是不足的标签样本, 一般解决办法有人工打标和迁移学习两种, 但是1️⃣人工打标方法的实现会费时费力, 甚至是很难在需求时间内完成。而2️⃣迁移学习方法在迁移时仍旧需在源域借助大量的数据, 并且我们并不能保证迁移的源域与目标域数据分布相似,所以,元学习从最基础的问题出发,一开始就不使用过多的数据,而是通过在训练阶段采用“以小见大” 的思想,实现模型的泛化。元学习方法的核心是在🍓构建多个小的分类任务后,可以使得模型更快的适应新的类别进而实现分类。
    • 标签样本丰富的类别被称为 Base class ,标签样本较少的类别被称为 Novel class。在 Base class 上通过丰富标签数据集随机采样不断构建小的分类任务(每个小任务的训练数据被称为Support set,测试数据称为Query set), 叠加训练实现模型的泛化,从而实现后续在 Novel class 上的分类。 即使我们采用的是较少的标签样本进行训练也没有关系。 多个、 相同模式下的episode 能够很好地保证网络对于新类别少量标签的适应。

    下图所示,无论是元学习还是元测试阶段,每一次都是采样2个类别,每个类别采样2个样本,因此下图个例子是2-way 2-shot模式。
    在这里插入图片描述
    为避免上图出现歧义,有必要进行以下说明:
    有的论文中将meta-trainning 部分的训练数据集称为sample set ,meta-testing 部分的训练数据集称为Support set。更一般的说法是将meta-trainning 和meta-testing中的训练数据集都统称为Support set。(只是名字不一样而已,简单易起见,博主还是更喜欢统称为Support set😶)

    2. N-way K-shot 细节

    这一部分介绍N-way K-shot 中 容易出现误导的点

    1. 训练集和测试集不交叉

    • 在大规模监督学习方法中,训练集和测试集是混合后按比例随机切分,训练集和测试集的数据分布一致。以分类问题为例,切分后训练集中的类别和测试集中的类别相同,区别是样本数量不同。但是,在少样本领域,训练集和测试集是不交叉的,也就是说🍓测试集中的类别在训练集中没有出现🍓。为什么要这样设置呢?因为元学习模型需要具备learn to learn(学会学习)能力,当遇到未知类别时只需给出少数几个样本,模型就能归纳总结该类别的特征,所以测试集中的类别不能在训练集中出现。也就是说,训练集的数据并不是真正意义上的缺失标签的数据集, 它的作用是辅助我们建立一个少量样本训练模型。

    2. 训练集中样本数目和类别没有限制

    • 需要明确的是N-way K-shot是指测试集中有N个类别,每个类别有K个样本。对训练集中的类别和样本数量没有限制,但是在训练过程中每次迭代需要遵守N-way K-shot设置。元学习中训练集需划分为support set和query set,但是实际上,我们是在每个batch中,从训练集中采样N个类别,每个类别采样K+Q个样本。然后将这个batch的数据分为support set和query set,其中support set包含N个类别,每个类别K个样本,query set包含N个类别,每个类别Q个样本。

    • 举个例子🍓:比如,训练集可以有x个类,每个类别y个样本,训练时,每一次从x个类别中随机挑选5个类别,每个类别随机挑选2个样本进行训练,构成5-way 2-shot。这里的x和y没有限制(至少比5和2大就行),可以是100个类里面挑选5类样本中的2个,也可以是10000个类挑选5类中的2个。训练时N和k取值很小,知识为了将就测试集,测试集中的样本数目太少,而元学习中训练模式与测试模式必须保持一致。

    3. N和K如何确定

    通过以上介绍,我们初步了解了 N-way K-shot 模式是怎样运作的。下面来介绍它们的取值。

    • 整个任务中,决定 N 与 K 更关键的是看 Meta-testing 阶段的采样情况,所以, 要确定 N 和 K 为多少, 需要通过元测试阶段中采样的情况去判断,一般情况下,主要依据 Support set 部分的数据分布确定值。
    • 元测试与元训练始终保持的是相同的采样方式,在分类任务的构建上也是相似的
    • 在小样本的各种分类实验中,N 与 K 的值时常是 5 和 1,实际上,N 的值增加,会提升分类任务的难度,由此使得预测的准确率下降;而随着 K 的值增加,对于度量学习来讲,这样会减小有偏的情况,降低期望风险。

    在这里插入图片描述

    上图展示了集中算法在 N 与 K 的值改变后,得到的分类准确度。

    • 在图 (a)中, 对于 N 值的增加, 各算法普遍都呈准确度降低的趋势。 在 N 较小的时候得到的效果最好,这也不难理解,减少分类的类别在一定程度上减少了模型的学习压力。
    • 在图 (b)中可以看出各模型的预测精度随着 K 值的增加,一开始呈现着不错的分类效果,但是 K 值逐渐增大后,开始不断震荡饱和。
    • 所以,在进行准确度的比对时,小样本分类领域中的各种实验常采用 5way-1shot 与5way-5shot 去进行训练和测试,并在这两种模式上进行准确度的比较分析。

    4. N-way K-shot任务构建举例

    在这个小节中,会通过一个简单的的例子来理解小样本场景下,基于元学习的方法是如何来构建N-way K-shot任务,进而理解元学习如何仅利用少量标签样本且不用过分关注数据分布实现分类。

    在这里插入图片描述

    • 将原本 64 个类别的分类问题的训练集, 建立了 50000 个五分类任务, 每个任务当中所学习的类别及样本都是随机采样得到的, 实际参与训练的只有 50 个样本, 这对于十万千万级的数据量来讲微乎其微, 由此建立了所谓的 “小样本的训练模式”。
    • 当然在这样一个五分类中,也同样将数据分为了两部分,也就是之前所介绍的 N-way K-shot 模式中的 Support set 和 Query set, 表面上看, 我们也是从 50 张样本, 不断采样训练, 使得模型实际上学习到了 250 万张样本, 从根本上就在让模型学习如何在接收新类别,且只有 50 张样本下怎样做分类的能力。
    • 本质上,每个五分类任务的采样组合都不相同, 模型也就相当于学习了多个模型, 在不断叠加训练的基础上, 让模型学习到五分类任务如何更好地获得类内与类间关系,实现后续分类。
      在这里插入图片描述
    • 元测试阶段,新的小样本类别进来时,采用与训练阶段相同的采样方法,构建的五分类任务框架也是相同的。通过 25 张有标签的样本微调模型,让模型快速适应新的类别。从而对后续的 25 张无标签的样本实现分类。

    参考:

    1. 基于GNN的小样本分类算法研究_宋小池
    2. https://blog.csdn.net/qq_27668313/article/details/118192492
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  • 前言 要想训练一个好的深度学习模型...这样会导致训练集测试集存在差异,所以在划分数据集的时候需要掌握一些技巧。本篇文章的主要内容来自deeplearning.ai 示例说明 问题描述 你想开发一个APP,当用户上传...

    前言

    要想训练一个好的深度学习模型需要大量的数据,只有当你收集到足够多的数据构成训练集时,算法的效果最好。有时候我们很难收集到足够多的数据,为了解决数据量的问题,其实我们可以爬虫或购买数据等手段来获取大量的数据。这样会导致训练集和测试集存在差异,所以在划分数据集的时候需要掌握一些技巧。本篇文章的主要内容来自deeplearning.ai

    示例说明在这里插入图片描述

    • 问题描述

    你想开发一个APP,当用户上传图片的时候,系统能够自动判断图片是不是猫的照片。而你实际你能收集到用户使用APP上传的照片只有10000张,为了解决数据量的问题,你通过爬虫从网上下载了200000张照片。通过观察发现,通过爬虫下载的照片和用户上传的照片之间还是存在很大差异的。通过爬虫获取的照片相对会比较清晰,而用户上的照片会比较模糊。那么我究竟应该如何利用这些数据来组合成数据集训练模型呢?

    • 常规的划分数据集方式
      在这里插入图片描述
      我们将200000张爬虫所获取到的数据与10000张用户使用APP所获取到的数据进行混合打乱,然后随机分配给训练集205000张、开发集2500张、测试集2500张。这种分配-方式是我们常用的一种划分数据集的方式。这样划分数据集的好处在于,可以保证训练集、开发集和测试集中的数据处于同一分布下。同时也有坏处,仔细观察我们不难发现,210k张图片中,其中有大量的图片都来自于爬虫所获取到的数据,只有很小一部分是来自用户上传的图片。通过计算可以发现,2500张图片中,大约有2381张图片来自于爬虫所获取到的照片,只有119张来自于用户上传的图片,这样就会导致模型过多的关注爬虫所获取到的数据。而我们想训练的是一个能够分辨APP上传照片,而不是爬虫所获取的照片。所以,我们需要采用另外一种划分方式。
    • 数据不同分布的划分
      之前在介绍训练集、开发集以及测试集划分的时候需要训练集与开发集在同一分布上,不然可能会带来大的方差。现在为了使得我们的系统能够分辨APP上传的照片,而不是爬虫所获取的照片,我们需要改变之前数据集的划分方式。在划分数据的时候,我们不将爬虫所获取的照片和APP上传的照片进行混合,而是将APP上传照片的一部分(5000张照片)划分到训练集中将爬虫所获取的照片全部(200000张)划分到训练集中,这样训练集中就有205000张照片,再将剩下的5000张分别划分到开发集和训练集中,这样就能让我们的目标瞄准APP上传的照片,而不是爬虫所获取的照片。这样划分数据所带来的缺点就是,训练集与开发集和测试集不在同一分布,但事实证明这样划分数据能够为你的系统带来长期良好的性能,后面会介绍如何处理训练集和开发集数据分布不一致的情况。
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空空如也

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划分大样本和小样本的标准