최소 이미지 데이터로 분류 자 ​​디자인하기

Question

조직 이미지가있는 3 클래스 분류기를 훈련시키고 싶지만 총 50 개의 분류 이미지 만 있습니다. 이미지에서 패치를 가져 와서 훈련 할 수 없으므로이 문제를 해결할 다른 방법을 찾고 있습니다.

누구나 접근 방법을 제안 할 수 있습니까? 미리 감사드립니다.

Answer 1

이 문제는 매우 광범위하지만, 여기에 몇 가지 권장 사항

• 그것은 당신의 입력 이미지의 변화를 생성하기 위해 감각을 만들 수 있습니다. 대비, 밝기 또는 색상 수정, 이미지 회전, 노이즈 추가와 같은 것들. 그러나 이러한 조작이 있다면, 실제로는 분류 문제의 유형에 따라 결정됩니다.
• 일반적으로 데이터가 적을수록 모델에 더 적은 매개 변수 (가중치 등)가 있어야합니다. 그렇지 않으면 과다 사용으로 이어지며 분류기가 훈련 데이터를 분류하지만 그 외에는 아무것도 분류하지 않습니다.
• 남용 여부를 확인해야합니다. 간단한 방법은 트레이닝 데이터를 트레이닝 세트와 컨트롤 세트로 분리하는 것입니다. 컨트롤 세트에 대한 분류가 올바른 것으로 확인되면 컨트롤 세트를 포함하여 추가 교육을 수행 할 수 있습니다.