In welcher Reihenfolge trainiere ich mein CNN

Question

Ich trainiere gerade ein konvolutionelles neuronales Netzwerk, um zwischen einem faulen Apfel und einem normalen Apfel basierend auf äußerer Erscheinung zu klassifizieren. Ich habe alle notwendigen Daten, aber ich habe eine Frage über die folgende Codezeile.

epoch_x, epoch_y = tf.train.batch([resized_image, "Normal"], batch_size=batch_size) 

Dies speist das neuronale Netzwerk mit den Bildern und Beschriftungen. Meine Frage ist, sollte ich das Netzwerk mit allen Chargen normaler Orangen trainieren und dann das neurale Netzwerk mit den faulen Orangen trainieren? Sollte ich abwechselnd die Chargen fauler und normaler Orangen trainieren? Gibt es eine bestimmte Reihenfolge, in der diese Bilder trainiert werden sollten?

Answer 1

Sie sollten es nicht in einer bestimmten Reihenfolge trainieren, jede Charge sollte positive und negative Beispiele in zufälliger Reihenfolge enthalten. Wenn Ihre Klassen ausgeglichen sind, hat jede Charge ungefähr die gleiche Anzahl positiver/negativer Proben.

Der einfachste Weg, dies zu tun, besteht darin, Ihre Daten zufällig zu mischen (in der ersten Dimension) und dann Stapel nacheinander zu produzieren. Eine gute Übung besteht auch darin, Ihre Daten nach jeder Epoche neu zu mischen, so dass das neuronale Netzwerk kein Muster in der Reihenfolge sieht, in der die Proben präsentiert werden.

Diese Techniken verhindern jegliche Art von Verzerrung beim Training neuronaler Netzwerke.