Найти тему
17 подписчиков

Обучение нейронной сети для решения нескольких задач


Современные нейронные сети обладают удивительной гибкостью, позволяющей им одновременно решать несколько задач. Например, можно создать модель, способную одновременно предсказывать такие характеристики, как пол, раса и возраст человека. Для этого достаточно адаптировать архитектуру сети, добавив несколько выходных слоев вместо одного.

В приведенном примере создаем нейронную сеть, которая обрабатывает входные данные и выдает три различных результата:

layer_1_output = tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu', name="Layer1")(base_model.output)
layer_2_output = tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu', name="Layer2")(layer_1_output)
gender_output = tf.keras.layers.Dense(1, name="gender", activation='sigmoid')(layer_2_output)
race_output = tf.keras.layers.Dense(5, name="race", activation='softmax')(layer_2_output)
age_output = tf.keras.layers.Dense(1, name="age", activation='sigmoid')(layer_2_output)
model = tf.keras.models.Model(base_model.input, [gender_output, race_output, age_output])

Для обучения модели необходимо правильно настроить генераторы данных, которые будут загружать изображения и соответствующие метки. Пример кода для генерации обучающего и валидационного наборов данных:

train_generator = image_gen.flow_from_dataframe(
dataframe=df_train,
class_mode="other",
x_col="img_name", y_col=["gender", "race", "age"],
directory=str(data_folder),
target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True)

val_generator = image_gen.flow_from_dataframe(
dataframe=df_val,
class_mode="other",
x_col="img_name", y_col=["gender", "race", "age"],
directory=str(data_folder),
target_size=(IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=False)

При компиляции модели необходимо указать функции потерь и метрики для каждой из выходных голов. Важно соблюдать правильный порядок:

model.compile(optimizer=optimizer,
loss={'gender': 'binary_crossentropy',
'race': 'sparse_categorical_crossentropy',
'age': 'mse'},
metrics={'gender': 'accuracy',
'race': 'accuracy',
'age': 'mae'})

Таким образом, создание нейронной сети, способной решать несколько задач одновременно, является мощным инструментом в машинном обучении. Это не только повышает эффективность использования ресурсов, но и открывает новые горизонты для анализа данных и извлечения информации.

#ML
Обучение нейронной сети для решения нескольких задач Современные нейронные сети обладают удивительной гибкостью, позволяющей им одновременно решать несколько задач.
1 минута