कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के लिए प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में इष्टतम मॉडल प्रदर्शन और सटीक भविष्यवाणियां सुनिश्चित करने के लिए कई महत्वपूर्ण कदम शामिल हैं। यह प्रक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा सीएनएन की सीखने और पैटर्न को प्रभावी ढंग से सामान्य बनाने की क्षमता को बहुत प्रभावित करती है। इस उत्तर में, हम सीएनएन के लिए प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में शामिल चरणों का पता लगाएंगे।
1. डेटा संग्रह:
प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में पहला कदम विविध और प्रतिनिधि डेटासेट इकट्ठा करना है। इसमें छवियां या अन्य प्रासंगिक डेटा एकत्र करना शामिल है जो उन वर्गों या श्रेणियों की पूरी श्रृंखला को कवर करता है जिन पर सीएनएन को प्रशिक्षित किया जाएगा। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटासेट संतुलित हो, जिसका अर्थ है कि किसी विशेष वर्ग के प्रति पूर्वाग्रह को रोकने के लिए प्रत्येक वर्ग में समान संख्या में नमूने हों।
2. डेटा प्रीप्रोसेसिंग:
एक बार डेटासेट एकत्र हो जाने के बाद, डेटा को मानकीकृत और सामान्य बनाने के लिए प्रीप्रोसेस करना आवश्यक है। यह कदम डेटा में किसी भी विसंगति या विविधता को दूर करने में मदद करता है जो सीएनएन की सीखने की प्रक्रिया में बाधा बन सकता है। सामान्य प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों में छवियों को एक सुसंगत आकार में आकार देना, छवियों को एक सामान्य रंग स्थान (उदाहरण के लिए, आरजीबी) में परिवर्तित करना, और पिक्सेल मानों को एक निश्चित सीमा तक सामान्य बनाना (उदाहरण के लिए, [0, 1]) शामिल हैं।
3. डेटा संवर्धन:
डेटा संवर्द्धन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग मौजूदा डेटा में विभिन्न परिवर्तनों को लागू करके प्रशिक्षण डेटासेट के आकार को कृत्रिम रूप से बढ़ाने के लिए किया जाता है। यह कदम अतिरिक्त विविधताएं लाने और ओवरफिटिंग को कम करने में मदद करता है। डेटा संवर्द्धन तकनीकों के उदाहरणों में यादृच्छिक घुमाव, अनुवाद, फ़्लिप, ज़ूम और चमक या कंट्रास्ट में परिवर्तन शामिल हैं। इन परिवर्तनों को लागू करके, हम नए प्रशिक्षण नमूने बना सकते हैं जो मूल से थोड़े अलग हैं, जिससे डेटासेट की विविधता बढ़ जाती है।
4. डेटा विभाजन:
प्रशिक्षित सीएनएन के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए, डेटासेट को तीन सबसेट में विभाजित करना आवश्यक है: प्रशिक्षण सेट, सत्यापन सेट और परीक्षण सेट। प्रशिक्षण सेट का उपयोग सीएनएन को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, सत्यापन सेट का उपयोग हाइपरपैरामीटर को ट्यून करने और प्रशिक्षण के दौरान मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करने के लिए किया जाता है, और परीक्षण सेट का उपयोग प्रशिक्षित सीएनएन के अंतिम प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। अनुशंसित विभाजन अनुपात आमतौर पर प्रशिक्षण के लिए लगभग 70-80%, सत्यापन के लिए 10-15% और परीक्षण के लिए 10-15% है।
5. डेटा लोड हो रहा है:
डेटासेट विभाजित होने के बाद, डेटा को कुशलतापूर्वक मेमोरी में लोड करना आवश्यक है। इस चरण में डेटा लोडर या जनरेटर बनाना शामिल है जो बैचों में डेटा को कुशलतापूर्वक लोड और प्रीप्रोसेस कर सकते हैं। बैच लोडिंग समानांतर प्रसंस्करण की अनुमति देती है, जो प्रशिक्षण प्रक्रिया को गति देती है और मेमोरी आवश्यकताओं को कम करती है। इसके अतिरिक्त, डेटा लोडर आगे के प्रीप्रोसेसिंग चरणों को लागू कर सकते हैं, जैसे डेटा को फेरबदल करना, यह सुनिश्चित करने के लिए कि सीएनएन प्रत्येक प्रशिक्षण पुनरावृत्ति के दौरान नमूनों की एक विविध श्रृंखला से सीखता है।
6. डेटा संतुलन (वैकल्पिक):
कुछ मामलों में, डेटासेट असंतुलित हो सकता है, जिसका अर्थ है कि कुछ वर्गों में दूसरों की तुलना में काफी कम नमूने हैं। इससे पक्षपातपूर्ण भविष्यवाणियां हो सकती हैं, जहां सीएनएन बहुसंख्यक वर्ग का पक्ष लेता है। इस समस्या को हल करने के लिए, डेटासेट को संतुलित करने के लिए अल्पसंख्यक वर्ग की ओवरसैंपलिंग या बहुसंख्यक वर्ग की अंडरसैंपलिंग जैसी तकनीकों को नियोजित किया जा सकता है। एक अन्य दृष्टिकोण प्रशिक्षण के दौरान वर्ग भार का उपयोग करना है, जिससे कम प्रतिनिधित्व वाले वर्गों को अधिक महत्व दिया जा सके।
7. डेटा सामान्यीकरण:
सामान्यीकरण यह सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है कि इनपुट डेटा में शून्य माध्य और इकाई भिन्नता है। यह प्रक्रिया प्रशिक्षण प्रक्रिया को स्थिर करने और सीएनएन को स्थानीय मिनीमा में फंसने से रोकने में मदद करती है। सामान्य सामान्यीकरण तकनीकों में माध्य घटाना और डेटासेट के मानक विचलन से विभाजित करना या डेटा को एक विशिष्ट सीमा तक स्केल करना शामिल है (उदाहरण के लिए, [-1, 1])। यह सुनिश्चित करने के लिए कि इनपुट एक ही श्रेणी में हैं, सामान्यीकरण को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा दोनों पर लगातार लागू किया जाना चाहिए।
सीएनएन के लिए प्रशिक्षण डेटा तैयार करने में डेटा संग्रह, प्रीप्रोसेसिंग, संवर्द्धन, विभाजन, लोडिंग और वैकल्पिक रूप से संतुलन और सामान्यीकरण शामिल है। प्रत्येक चरण यह सुनिश्चित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि सीएनएन डेटा से प्रभावी ढंग से सीख सकता है और सटीक भविष्यवाणियां कर सकता है। इन चरणों का पालन करके, हम सीएनएन के प्रशिक्षण के लिए एक मजबूत प्रशिक्षण पाइपलाइन स्थापित कर सकते हैं।
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