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  • 数据增强后准确率下降
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    2019-06-05 11:13:10

    数据增强方式:

    (1)传统数据增强,包括crop,translate,zoom,hue等

    (2)GAN(CycleGAN)。生成的图片和真实图片差距较大,损失函数定义为分类偏差。

    (3)插值式,SMOTE,MIXUP等算法生成新图片

    (4)迁移学习

    (5)特征融合,特征手动提取

     

    论文总结:

    《The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep》

    本论文设计一个agument网络+classify网络,agument网络随机抽取两张相同类别的图片生成新的图片,然后送进classify网络做分类评判,目标函数是agument loss+classify loss。

    当准确率比较高,效果比较好时,数据增强提升不大。分类难度越大,数据越少,使用数据增广提升越明显。

    传统数据增强方式还是比较有效的,还有GAN和论文提到的增强方法也比不增强的准确率要高。

    使用数据增强后,训练的准确率可能会有所下降,关键是看测试的准确率是否上升。
     

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  • “随着网络加深,准确率下降”的问题梯度消失/爆炸网络的退化问题增加层数关于以上问题浅层网络架构基础上构建深层网络 看到了一篇很有道理的说法 原链接 ...app_version=4.5.2 随着网络层数的增加,训练的问题随之...

    看到了一篇很有道理的说法
    原链接
    https://blog.csdn.net/weixin_39875161/article/details/94359617?utm_source=app&app_version=4.5.2

    随着网络层数的增加,训练的问题随之凸显。

    梯度消失/爆炸

    比较显著的问题有梯度消失/爆炸,这会在一开始就影响收敛。

    网络的退化问题

    在深层网络能够收敛的前提下,随着网络深度的增加,正确率开始饱和甚至下降,称之为网络的退化(degradation)问题。

    增加层数

    在给定的网络上增加层数会增大训练误差。

    关于以上问题

    看到了一篇详细解释
    https://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/89459267?utm_source=app&app_version=4.5.2

    浅层网络架构基础上构建深层网络

    考虑一个浅层的网络架构和在它基础上构建的深层网络,在极端条件下,如果增加的所有层都是前一层的直接复制,这种情况下深层网络的训练误差应该和浅层网络相等。

    网络的退化说明不是所有的系统都很容易优化,网络退化的根本原因还是优化问题。为了解决优化的难题,提出了残差网络。

    随着网络的加深,出现了训练集准确率下降的现象,文献He K,Identity mAPpings in Deep Residual Networks[M] .可以确定这不是由于过拟合(Overfit)造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)
    附一个浅层神经网络的学习博客
    https://blog.csdn.net/yjw123456/article/details/106042442?utm_source=app&app_version=4.5.2

    展开全文
  • 数据增强包含广泛的技术,用于通过应用随机抖动和扰动从原始样本生成新的...在测试时,我们不应用数据增强和评估我们训练的网络——在大多数情况下,你会看到测试准确度的提高,可能会以训练准确度略有下降为代价。...

            第二卷 第一章 数据增强

            根据Goodfellow等人的说法,正则化是“我们对学习算法所做的任何修改,旨在减少其泛化误差,而不是其训练误差”。简而言之,正则化可能会以略微增加训练误差为代价来减少我们的测试误差。

            我们已经在第一卷的第9章中研究了不同形式的正则化;然而,这些是正则化的参数化形式,需要我们更新我们的损失/更新函数。事实上,还存在其他类型的正则化:

            1、修改网络架构本身。

            2、增强传入网络进行训练的数据。

            Dropout是通过实现更大的泛化性来修改网络架构的一个很好的例子。这里我们插入一个层,将节点从上一层随机断开到下一层,从而确保没有单个节点负责学习如何表示给定的类。

            在本章的剩余部分,我们将讨论另一种称为数据增强的正则化类型。这种方法故意扰乱训练样本,稍微改变它们的外观,然后将它们传递到网络进行训练。最终结果是,网络始终可以看到从原始训练数据生成的“新”训练数据点,这在一定程度上减轻了我们收集更多训练数据的工作。

            1、什么是数据增强?

            数据增强包含广泛的技术,用于通过应用随机抖动和扰动从原始样本生成新的训练样本,从而使类别标签不变。我们在应用数据增强时的目标是提高模型的通用性。鉴于我们的网络不断看到输入数据点的新的、稍微修改过的版本,它能够学习更强大的特征。在测试时,我们不应用数据增强和评估我们训练的网络——在大多数情况下,你会看到测试准确度的提高,可能会以训练准确度略有下降为代价。

    左图:250个数据点的样本完全服从正态分布。右图:向分布中添加少量随机“抖动”。这种类型的数据增强可以提高我们网络的通用性。

             在计算机视觉的背景下,数据增强自然适用。例如,我们可以通过应用简单的几何变换(如随机)从原始图像中获得额外的训练数据:

            1.变换

            2.旋转

            3.缩放

            4.裁剪

            5.水平(在某些情况下,垂直)翻转

            将(少量)这些变换应用于输入图像会略微改变其外观,但不会改变类别标签——从而使数据增强成为一种非常自然、简单的方法。

            2、可视化数据增强

    # import the necessary packages
    from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from keras.preprocessing.image import img_to_array
    from keras.preprocessing.image import load_img
    import numpy as np
    import argparse
    
    # construct the argument parse and parse the arguments
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("-i", "--image", required=True,help="path to the input image")
    ap.add_argument("-o", "--output", required=True,
    help="path to output directory to store augmentation examples")
    ap.add_argument("-p", "--prefix", type=str, default="image", help="output filename prefix")
    args = vars(ap.parse_args())
    
    # load the input image, convert it to a NumPy array, and then
    # reshape it to have an extra dimension
    print("[INFO] loading example image...")
    image = load_img(args["image"])
    image = img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    
    # construct the image generator for data augmentation then
    # initialize the total number of images generated thus far
    aug = ImageDataGenerator(rotation_range=30, width_shift_range=0.1,
    height_shift_range=0.1, shear_range=0.2, zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")
    total = 0
    
    # construct the actual Python generator
    print("[INFO] generating images...")
    imageGen = aug.flow(image, batch_size=1, save_to_dir=args["output"],
    save_prefix=args["prefix"], save_format="jpg")
    
    # loop over examples from our image data augmentation generator
    for image in imageGen:
        # increment our counter
        total += 1
    
        # if we have reached 10 examples, break from the loop
        if total == 10:
            break

            上面代码的核心方法是ImageDataGenerator类,ImageDataGenerator类有许多参数,在本书中无法一一列举。想查阅完整参数,请参阅Keras官方文档。

            运行如下命令执行上面的脚本。

    $ python augmentation_demo.py --image jemma.png --output output
    我们将应用数据增强的输入图像。右图:数据增强示例。注意每个图像是如何随机旋转、剪切、缩放和水平翻转的。

             注意每个图像是如何随机旋转、剪切、缩放和水平翻转的。在每种情况下,图像都保留原始类别标签:狗;然而,每张图像都略有修改,从而为我们的神经网络提供了新的训练模式以供学习。由于输入图像会不断变化(而类标签保持不变),与没有数据增强的训练相比,我们的训练准确率下降是很常见的。

             然而,正如我们将在本章后面发现的那样,数据增强可以帮助显着减少过度拟合,同时确保我们的模型更好地泛化到新的输入样本。此外,在处理样本太少而无法应用深度学习的数据集时,我们可以利用数据增强来生成额外的训练数据,从而减少训练深度学习网络所需的手工标记数据量。

            3、数据增强与否的对比

            我们将进行两个实验:

            1.在没有数据增强的Flowers-17上训练MiniVGGNet。

            2.在Flowers-17上使用数据增强训练MiniVGGNet。

            正如我们将发现的,应用数据增强可以显着减少过拟合,并使MiniVGGNet获得更高的分类精度。

    Flowers-17数据集中的五个(总共17个)类的样本,其中每个类代表一个特定的花种。

            (1)没有数据增强的结果 

             训练准确率在前几个epoch中飙升超过95%,最终在后面的epoch中获得100%的准确率——这个输出是一个明显的过拟合案例。由于缺乏大量训练数据,MiniVGGNet对训练数据中的底层模式建模过于紧密,无法推广到测试数据。

    MiniVGGNet的学习图应用于没有数据增强的Flowers-17数据集

             (2)数据增强的结果

    通过数据增强将MiniVGGNet应用到Flowers-17。

             虽然仍然存在过拟合,但使用数据增强会显着抑制这种影响。再次记住,这两个实验是相同的——我们所做的唯一改变是是否应用了数据增强。作为正则化者,您还可以看到数据增强的影响。尽管降低了训练准确度,但我们能够提高验证准确度,从而提高模型的通用性。

            可以通过随时间衰减学习率来获得更高的准确性。学习率被特别排除在本章之外,因此我们可以只关注在训练卷积神经网络时正则化器对数据增强的影响。

            4、小结

            数据增强是一种对训练数据进行操作的正则化技术。顾名思义,数据增强通过应用一系列随机平移、旋转、剪切和翻转来随机处理我们的训练数据。应用这些简单的转换不会改变输入图像的类标签;然而,每个增强图像都可以被认为是训练算法以前从未见过的“新”图像。因此,我们的训练算法不断地提供新的训练样本,使其能够学习更稳健和更具辨别力的模式。

            正如我们的结果所表明的那样,应用数据增强提高了我们的分类准确性,同时帮助减轻了过度拟合的影响。此外,数据增强还允许我们在每类仅60个样本上训练卷积神经网络,远低于建议的每类1,000-5,000个样本。

            虽然收集“自然”训练样本总是更好,但在紧要关头,数据增强可用于克服小数据集的限制。当涉及到您自己的实验时,您应该将数据增强应用于您运行的几乎每个实验。由于CPU现在负责随机转换您的输入,因此您必须承担轻微的性能损失;但是,在将数据传递到负责训练网络的线程之前,可以通过在后台使用线程和扩充数据来减轻这种性能损失。

            同样,在Practitioner篇和ImageNet篇中几乎所有剩余的章节中,我们都将使用数据增强。现在就花点时间熟悉一下这项技术,因为它将帮助您更快地获得性能更好的深度学习模型(使用更少的数据)。

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    0. 说明

    • 由于是商业项目,一些数据不方便公开,但不影响文中列出的结果&结论,请谅解;
    • 若发现问题,或者有任何问题想交流,欢迎留言哦~

    1. 问题背景

    最近在做一个文本分类任务,遇到一个现象:在扩大了数据集之后,模型的分类准确率反而下降了,比较严重一个模型是下降了7个百分点左右。

    这很违反直觉,因为在保证数据质量的前提下,正常来说,数据集变大,模型应该能对噪声越不敏感,泛化性能更佳。

    2. 原因分析

    2.1 有没有可能是因为新数据的标签不够准确?

    这是我第一个冒出来的念头。但是,其一,数据扩增的方法,是依赖于原始数据中存在的某中唯一性映射关系,对某些缺少标签的数据进行自动标注;其二,人工观察新增的case,与原始数据在标签准确度上并无明显区别。那可能是什么原因呢?

    2.2 是不是因为数据分布发生了变化?

    为了验证这个想法,我统计了原始数据A、新增数据B、以及合并后总体数据C的标签分布,然后用余弦相似度计算两两分布之间的相似程度。由于项目需要,同时存在多个数据集(基于此训练了多个分类器),因此我可以对比多个数据集之间的情况。

    结果表明,分类效果下降越厉害的数据集,其数据扩增前后的分布的相似程度也越低(即原始数据A和合并后总体数据C间的余弦相似度越低),并且总体数据分布C总是比原始数据分布A更加均衡。

    这似乎说明了数据分布的变化,是导致模型准确率下降的主要原因。但是,数据分布变化为什么会导致模型性能下降?数据量变大不能抵消这种下降吗?

    3. 举个栗子

    我们来玩一个游戏:假设有一个不透明的箱子,其中装有红绿蓝三种球,红 绿 蓝 球数分别为 98:1:1,这三种球唯一去区别是重量区间不一样。在开始游戏之前,给了几分钟时间,可以随意拿球掂量体验一下。现在游戏开始,让你从中摸一个球,并且猜是红绿蓝哪个颜色,你会怎么猜?我想,只要不傻,直接盲猜红色,至少也有98%的准确率。似乎,你已经摸透了三种球在手中的分量,已经找到了规律。

    实际上,三种球的真正规律可能是,红色球重量克数在 [100, 105) 区间,绿色球和蓝色球的重量克数分别在[95, 100), [90, 95) 区间,但是这个规律你并不知道。

    后来游戏升级了,我们往箱子中加入了 2 个红色球,以及绿色、蓝色球各 99 个,这样,箱子中就有了红绿蓝三种球各 100 个了。这时候,又给你几分钟时间,可以拿些新加入的球体验一下,然后继续游戏:让你从中摸一个球,并且猜是红绿蓝哪个颜色,你会怎么猜?

    也许,你已经发现了规律并且总是能区分出红色球和蓝色球之间较大的重量差距,但是在红色球和绿色球之间(100克上下)、以及绿色球和蓝色球之间(95克上下),似乎有点难区分。因此,假设你摸到一个球之后,总是能排除掉它是红色球(或蓝色球)的可能,然后在剩下的两个颜色里随机选一个,这样,你的准确率大概就是 50%。

    这个游戏只是一个理想化的假设,计算出来的准确率是在假设下得到的,但这不妨碍我们理解。正常情况下,红绿蓝三种球各 100 个时的游戏难度是更高的,没有经过足够训练的玩家,猜测准确率应该会下降。

    4. (强行)理论解释

    相信我,以下的解释可能都是错的。。。

    有一天,我失眠了。然后无聊之中我就在想,数据分布变化如果会导致模型性能下降,那么背后的原理是什么?可否量化地进行解释?

    突然间,脑海里蹦出一个念头,信息熵?!一切似乎都说得通了。

    4.1 一种解释

    最直接的解释是,模型进行预测,需要解决一些不确定性,而这个不确定性,很大一部分就体现在模型的输出空间 Y 的分布上(另一部分体现在输入空间 X)。这种不确定性,可以用信息熵来量化。

    根据信息熵的含义,我们知道,输出空间 Y 的分布的信息熵越大,则为了消除这个不确定性,模型需要学到更多的信息/规律,也就是该分类任务的固有难度越大。

    因此,问题变成了:如果能确认数据集扩大后,输出 Y 的分布的熵增加了,那么就可以说分类难度增加了,算是在某种程度上解释了为何模型性能会下降。

    直接上结果:经统计发现,分类准确率下降较严重的数据集,在数据扩增后,输出 Y 的分布的熵确实增加幅度较大。

    对上文游戏中的例子也进行一下计算吧!

    初始游戏:红 绿 蓝 球数分别为 98:1:1,此时的熵为: ( − 0.98 l o g 2 0.98 ) + ( − 0.01 l o g 2 0.01 ) × 2 = 0.1614 (-0.98 \rm{log}_2 {0.98}) + (-0.01 \rm{log}_2 {0.01} ) \times 2 = 0.1614 (0.98log20.98)+(0.01log20.01)×2=0.1614 (对数底为2,单位为比特)

    升级游戏:红 绿 蓝 球数比值为 1:1:1,此时的熵为: ( − 1 3 l o g 2 1 3 ) × 3 = − l o g 2 1 3 = 1.585 (- \frac13 \rm{log}_2 {\frac13}) \times 3 = - \rm{log}_2 {\frac13} = 1.585 (31log231)×3=log231=1.585 (对数底为2,单位为比特)

    可以看出二者的熵具有较大的差距,后者为前者的近十倍。

    4.2 另一种解释

    以下尝试进行更深度的解释,但可能也都是错的。。。

    机器学习模型学习的是什么?理论上,目标是让模型学到从输入X到输出Y的映射,可以是条件概率 P(Y|X)、联合概率 P(X, Y),或者 Y = f ( X ) Y=f(X) Y=f(X)

    然而,这或许只是我们的一厢情愿,模型或许主要学到了 P(Y),然后在数据不均衡的情况下,显示出了具有欺骗性的准确率。

    为了便于公式拆解,我们假设模型学习的目标是联合概率分布 P(X, Y),假设使用的统计学习方法是朴素贝叶斯法。

    那么,模型主要学习两点:①先验分布 P(Y);②条件概率 P(X|Y)。

    然后,预测的方法是: y = a r g    m a x c k P ( Y = c k ) P ( X ∣ Y = c k ) y = \rm{arg} \; \rm{max}_{c_k} P(Y=c_k) P(X|Y=c_k) y=argmaxckP(Y=ck)P(XY=ck) (严格的写法中,这里的条件概率需要用条件独立性假设展开为连乘的形式,但这里为了便于理解,就不引入太多细节了)

    当数据量比较少的时候,我们学到的 P(X|Y) 可能不太准确,而且,倘若这时数据分布较为不均衡,那么模型可能主要就学到了 P(Y),可能其中的某个类别概率很大。在这种情况下, P(X|Y) 学得差,而 P(Y) 学得好,P(Y) 将会主导模型最后的预测结果。就像我们一开始举例的游戏中那样,直接猜红色也能有 98% 准确率。但,这或许并不是我们想要的结果。

    后续的数据量增加,数据分布更加平衡,让 P(Y) 不再“误导”分类结果,虽然模型准确率大概率会下降,但实际上学到了更多东西(P(X|Y))。

    5. 结论

    在数据量较少、且样本分布不均衡的情况下,数据集扩大使得样本标签更加均衡后(熵增),分类难度增加,可能会导致模型性能下降。

    当然,如果数据量增大的特别多,比如扩大到原来的十倍、百倍,那么,大量的数据或许可以弥补这一下降。但一切都不能一概而论,毕竟,影响最终效果的因素很多,比如输入 X 本身的可区分性(问题本身的固有难度)、噪声/错误标签的多少、模型的学习能力、优化算法是否足够有效等等。

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