#swift #xcode #machine-learning #computer-vision #createml
Вопрос:
В настоящее время я создаю модель классификатора изображений с помощью CreateML. У меня есть около 120 классов изображений с общим количеством около 20 000 изображений, каждый класс содержит от 100 до 200 изображений. Сверхурочно я добавил дополнительные данные изображения, чтобы повысить точность модели, и именно тогда я начал замечать проблему. Тренировка остановится и посоветует: Completed training - converged early at 10 iterations' , несмотря на то, что количество итераций составляет 25.
Когда я смотрю на результаты, точность модели составляет менее 85%. 84% Обучения, 83% проверки и 77% тестирования. Кроме того, в ходе обучения будет использоваться только часть элементов данных для каждого класса. В некоторых классах используется только 40 или 50 предметов из 100-200, которые я предоставил, что, похоже, противоречит цели добавления дополнительных данных для обучения.
Насколько кому-либо известно, есть ли способ гарантировать, что CreateML использует все доступные данные обучения/тестирования и обучается за минимальное количество итераций для обеспечения точности модели?
Заранее спасибо!
Овации,
Keil