یکی از چالش‌های اصلی در آموزش مدل‌های شبکه عصبی، مقابله با مشکل عدم تعادل کلاس در مجموعه داده‌ها است. در بسیاری از سناریوها، برخی از کلاس‌ها به‌طور قابل توجهی کمتر از سایر کلاس‌ها نمایندگی می‌شوند. این عدم تعادل می‌تواند منجر به پیش‌بینی‌های مغرضانه و عملکرد ضعیف مدل، به‌ویژه برای کلاس‌های اقلیتی شود. در این مقاله، به معرفی و توضیح تکنیک انتخاب تصویر وزنی برای آموزش می‌پردازیم که به حل این مشکل کمک می‌کند.

چرا عدم تعادل کلاس مهم است؟

عدم تعادل کلاس به وضعیتی اشاره دارد که در آن تعداد نمونه‌های موجود از برخی کلاس‌ها در مجموعه داده‌ها بسیار کمتر از سایر کلاس‌ها است. به‌عنوان مثال، در یک مجموعه داده پزشکی که شامل تصاویر از بیماران سالم و بیماران مبتلا به یک بیماری نادر است، تعداد تصاویر از بیماران مبتلا به بیماری نادر ممکن است بسیار کمتر از تصاویر بیماران سالم باشد. در چنین شرایطی، مدل آموزش‌دیده ممکن است یاد بگیرد که به‌طور عمده روی کلاس غالب تمرکز کند و کلاس‌های اقلیتی را نادیده بگیرد.

روش انتخاب تصویر وزنی برای آموزش

انتخاب تصویر وزن دار یک تکنیک موثر برای مقابله با مشکل عدم تعادل کلاس است. در این روش، وزن بیشتری به نمونه‌های کلاس‌های اقلیتی اختصاص داده می‌شود تا تأثیر بیشتری در فرآیند آموزش داشته باشند. در ادامه، مراحل استفاده از این تکنیک را توضیح می‌دهیم:

1. محاسبه وزن کلاس‌ها

ابتدا، وزن کلاس‌ها را بر اساس فراوانی هر کلاس در مجموعه داده محاسبه کنید. یک روش معمول برای محاسبه وزن کلاس‌ها، استفاده از معکوس فراوانی کلاس‌ها است. به‌طور خاص، وزن هر کلاس می‌تواند به‌عنوان معکوس تعداد نمونه‌های آن کلاس محاسبه شود. همچنین می‌توان از تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند مقیاس‌بندی فراوانی معکوس کلاس‌ها استفاده کرد.

2. اختصاص وزن به تصاویر

پس از محاسبه وزن کلاس‌ها، وزن‌ها را به تصاویر تکی در مجموعه داده اختصاص دهید. تصاویر متعلق به کلاس‌های اقلیتی وزن بیشتری دریافت می‌کنند تا تأثیر بیشتری در طول آموزش داشته باشند، در حالی که تصاویر متعلق به کلاس‌های اکثریتی وزن کمتری دارند.

3. نمونه‌گیری وزنی

در طول آموزش، از نمونه‌گیری وزن دار برای انتخاب تصاویر برای هر مینی‌ بچ استفاده کنید. نمونه‌گیری وزنی تضمین می‌کند که تصاویر با وزن بیشتر (متعلق به کلاس‌های اقلیتی) بیشتر از تصاویر با وزن کمتر (متعلق به کلاس‌های اکثریتی) نمونه‌گیری شوند. این کار باعث می‌شود که مدل به کلاس‌های اقلیتی توجه بیشتری نشان دهد.

4. آموزش مدل

مدل شبکه عصبی را با استفاده از استراتژی انتخاب تصویر وزن دار آموزش دهید. در هر تکرار آموزشی، تصاویر بر اساس وزن‌هایشان نمونه‌گیری می‌شوند و مدل بر اساس هزینه محاسبه شده با استفاده از تصاویر نمونه‌گیری شده به‌روزرسانی می‌شود.

پیاده‌سازی انتخاب تصویر وزن دار با استفاده از PyTorch

پیاده‌سازی این تکنیک در PyTorch به‌راحتی قابل انجام است. در اینجا یک مثال از چگونگی انجام این کار آورده شده است:

نتیجه‌گیری

انتخاب تصویر وزن دار برای آموزش یک تکنیک موثر برای مقابله با مشکل عدم تعادل کلاس است. با استفاده از این روش، می‌توانید مدل‌های شبکه عصبی را آموزش دهید که عملکرد بهتری برای کلاس‌های اقلیتی دارند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهند. با پیاده‌سازی این تکنیک در پروژه‌های خود، می‌توانید اثرات منفی عدم تعادل کلاسی را کاهش داده و مدل‌هایی با کارایی بالاتر ایجاد کنید.

پی‌نوشت

انتخاب تصویر وزن دار یکی از روش‌های موثر برای مقابله با عدم تعادل کلاس است. با این حال، همیشه بهترین رویکرد را با توجه به ویژگی‌های خاص پروژه خود انتخاب کنید و نتایج را به دقت ارزیابی کنید.