Эти 7 уловок и советов повысят точность ваших моделей распознавания изображений с 50% до 90% буквально за несколько минут.
Итак, вы собрали набор данных, построили нейронную сеть и обучили свою модель.
Но несмотря на часы (а иногда и дни) работы, которые вы потратили на создание модели, она дает прогнозы с точностью 50–70%. Скорее всего, это не то, чего вы ожидали.
Вот несколько стратегий или приемов, позволяющих повысить показатели производительности вашей модели.
1. Получите больше данных
Мощь моделей глубокого обучения зависит только от вводимых вами данных. Один из самых простых способов повысить точность проверки — добавить больше данных. Это особенно полезно, если у вас не так много обучающих примеров.
Если вы работаете над моделями распознавания изображений, вы можете рассмотреть возможность увеличения разнообразия доступного набора данных за счет увеличения данных. Эти методы включают в себя все, от переворачивания изображения по оси и добавления шума до увеличения изображения. Если вы сильный инженер по машинному обучению, вы также можете попробовать расширение данных с помощью GAN.
