Введение:
Набор данных CIFAR-10 является популярным эталоном для оценки алгоритмов классификации изображений. Он состоит из 60 000 цветных изображений 32x32, разделенных на 10 классов, по 6 000 изображений в каждом классе. В этом сообщении блога мы покажем, как использовать трансферное обучение для классификации изображений из набора данных CIFAR-10 с использованием предварительно обученной модели ResNet50.
Трансферное обучение позволяет нам использовать знания, полученные предварительно обученными моделями на больших наборах данных, таких как ImageNet, для решения аналогичных задач с другими наборами данных, такими как CIFAR-10. Замораживая слои базовой модели и добавляя пользовательские верхние слои для классификации, мы можем добиться высокой точности при относительно небольшом времени обучения.
Приступая к работе: для начала нам нужно импортировать необходимые библиотеки, включая TensorFlow, Keras, а также различные слои и утилиты. Мы также определим функцию preprocess_data, которая отвечает за предварительную обработку набора данных CIFAR-10. Эта функция преобразует данные изображения в float32, нормализует их, изменяет размеры изображений и преобразует метки в однократное кодирование.
Создание модели. Далее мы создадим функцию create_model, которая создаст модель CNN на основе предварительно обученной архитектуры ResNet50 с настраиваемыми верхними слоями для классификации изображений из набора данных CIFAR-10. Мы создадим модель ResNet50 с весами, предварительно обученными в ImageNet, за исключением верхних слоев. Слои базовой модели будут заморожены, чтобы их веса не обновлялись во время обучения.
Затем мы добавим пользовательские верхние слои для классификации, в том числе слой Lambda для изменения размера изображений, слой GlobalAveragePooling2D и слой Dense с 10 единицами и функцией активации softmax. Наконец, мы скомпилируем модель, используя функцию потерь categorical_crossentropy, оптимизатор Адама и показатель точности.
Обучение и оценка. Создав модель, мы загрузим набор данных CIFAR-10 и предварительно обработаем его с помощью функции preprocess_data. Затем мы создадим ImageDataGenerator для увеличения данных, который применяет к обучающим данным случайные преобразования, такие как вращение, сдвиг по ширине и высоте и горизонтальное отражение. Этот метод помогает улучшить возможности обобщения модели.
Мы будем обучать модель в течение 50 эпох, используя расширенные обучающие данные с размером пакета 64 и тестовыми данными в качестве данных проверки. После обучения мы сохраним обученную модель в виде файла с именем cifar10.h5 и оценим модель на тестовых данных. Напечатаем точность валидации и проверим, составляет ли она 87% и выше, как указано в требованиях к задаче.
Заключение. В этом сообщении блога мы продемонстрировали, как использовать трансферное обучение для классификации изображений из набора данных CIFAR-10 с использованием предварительно обученной архитектуры ResNet50. Используя знания, полученные с помощью предварительно обученных моделей, и применяя аугментацию данных, мы можем достичь высокой точности при относительно небольшом времени обучения.
Этот подход применим не только к набору данных CIFAR-10, но также может быть адаптирован к другим задачам классификации изображений с другими наборами данных. Трансферное обучение — это мощная техника, которая позволяет нам быстро и эффективно создавать точные модели.
