Makine Öğreniminde En İyi Uygulamalar ve Model Eğitimi için İpuçları

Giriş

Bir bilgisayarla görme projesi üzerinde çalışırken en önemli adımlardan biri model eğitimidir. Bu adıma geçmeden önce hedeflerinizi belirlemeniz ve verilerinizi toplayıp açıklama eklemeniz gerekir. Temiz ve tutarlı olduğundan emin olmak için verileri ön işlemden geçirdikten sonra modelinizi eğitmeye geçebilirsiniz.

İzle: Model Eğitimi İpuçları | Büyük Veri Kümeleriyle Nasıl Başa Çıkılır | Parti Boyutu, GPU Kullanımı ve Karışık Hassasiyet

Peki, model eğitimi nedir? Model eğitimi, modelinize görsel desenleri tanımayı ve verilerinize dayanarak tahminler yapmayı öğretme sürecidir. Uygulamanızın performansını ve doğruluğunu doğrudan etkiler. Bu kılavuzda, bilgisayarla görme modellerinizi etkili bir şekilde eğitmenize yardımcı olacak en iyi uygulamaları, optimizasyon tekniklerini ve sorun giderme ipuçlarını ele alacağız.

Bir Makine Öğrenimi Modeli Nasıl Eğitilir

Bir bilgisayarla görme modeli, hataları en aza indirmek için dahili parametreleri ayarlanarak eğitilir. Başlangıçta, modele büyük bir etiketli görüntü seti beslenir. Bu görüntülerde ne olduğuna dair tahminlerde bulunur ve hataları hesaplamak için tahminler gerçek etiketlerle veya içeriklerle karşılaştırılır. Bu hatalar, modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar uzak olduğunu gösterir.

Eğitim sırasında model yinelemeli olarak tahminlerde bulunur, hataları hesaplar ve geri yayılım adı verilen bir süreçle parametrelerini günceller. Bu süreçte model, hataları azaltmak için dahili parametrelerini (weights and biases) ayarlar. Bu döngüyü birçok kez tekrarlayarak, model doğruluğunu kademeli olarak artırır. Zamanla şekiller, renkler ve dokular gibi karmaşık desenleri tanımayı öğrenir.

Bu öğrenme süreci, bilgisayarla görme modelinin nesne algılama, örnek segmentasyonu ve görüntü sınıflandırması gibi çeşitli görevleri yerine getirmesini mümkün kılar. Nihai hedef, öğrenimini yeni, görülmemiş görüntülere genelleyebilen ve böylece gerçek dünya uygulamalarında görsel verileri doğru bir şekilde anlayabilen bir model oluşturmaktır.

Artık bir modeli eğitirken perde arkasında neler olduğunu bildiğimize göre, bir modeli eğitirken dikkat edilmesi gereken noktalara bakalım.

Büyük Veri Kümeleri Üzerinde Eğitim

Bir modeli eğitmek için büyük bir veri kümesi kullanmayı planladığınızda düşünmeniz gereken birkaç farklı husus vardır. Örneğin, yığın boyutunu ayarlayabilir, GPU kullanımını kontrol edebilir, çok ölçekli eğitim kullanmayı seçebilirsiniz, vb. Bu seçeneklerin her birini ayrıntılı olarak inceleyelim.

Parti Büyüklüğü ve GPU Kullanımı

Modelleri büyük veri kümeleri üzerinde eğitirken GPU adresinizi verimli bir şekilde kullanmak çok önemlidir. Yığın boyutu önemli bir faktördür. Bir makine öğrenimi modelinin tek bir eğitim iterasyonunda işlediği veri örneklerinin sayısıdır. GPU tarafından desteklenen maksimum parti boyutunu kullanarak, yeteneklerinden tam olarak yararlanabilir ve model eğitiminin aldığı süreyi azaltabilirsiniz. Ancak GPU belleğinin tükenmesini önlemek istersiniz. Bellek hatalarıyla karşılaşırsanız, model sorunsuz bir şekilde eğitilene kadar yığın boyutunu kademeli olarak azaltın.

YOLO11 ile ilgili olarak batch_size parametresinde eğitim yapılandırması GPU kapasitenize uyacak şekilde ayarlayın. Ayrıca, ayar batch=-1 eğitim komut dosyanızda otomatik olarak parti büyüklüğü cihazınızın kapasitesine bağlı olarak verimli bir şekilde işlenebilecek. Toplu iş boyutunda ince ayar yaparak GPU kaynaklarınızdan en iyi şekilde yararlanabilir ve genel eğitim sürecini iyileştirebilirsiniz.

Alt Küme Eğitimi

Alt küme eğitimi, modelinizi daha büyük veri kümesini temsil eden daha küçük bir veri kümesi üzerinde eğitmeyi içeren akıllı bir stratejidir. Özellikle ilk model geliştirme ve test sırasında zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir. Zamanınız kısıtlıysa veya farklı model konfigürasyonlarını deniyorsanız alt küme eğitimi iyi bir seçenektir.

YOLO11 söz konusu olduğunda, alt küme eğitimini kolayca uygulayabilirsiniz. fraction parametresi. Bu parametre, veri kümenizin hangi kısmının eğitim için kullanılacağını belirlemenizi sağlar. Örneğin, ayarlama fraction=0.1 modelinizi verilerin %10'u üzerinde eğitecektir. Bu tekniği, tam bir veri kümesi kullanarak bir modeli eğitmeye başlamadan önce hızlı yinelemeler yapmak ve modelinizi ayarlamak için kullanabilirsiniz. Alt küme eğitimi, hızlı ilerleme kaydetmenize ve olası sorunları erkenden belirlemenize yardımcı olur.

Çok Ölçekli Eğitim

Çok ölçekli eğitim, modelinizi farklı boyutlardaki görüntüler üzerinde eğiterek genelleme yeteneğini geliştiren bir tekniktir. Modeliniz farklı ölçek ve mesafelerdeki nesneleri tespit etmeyi öğrenebilir ve daha sağlam hale gelebilir.

Örneğin, YOLO11 adresini eğitirken çok ölçekli eğitimi şu şekilde etkinleştirebilirsiniz scale parametresi. Bu parametre, eğitim görüntülerinin boyutunu belirli bir faktörle ayarlayarak farklı mesafelerdeki nesneleri simüle eder. Örneğin, ayarlama scale=0.5 görüntü boyutunu yarı yarıya azaltırken scale=2.0 iki katına çıkaracaktır. Bu parametrenin yapılandırılması, modelinizin çeşitli görüntü ölçeklerini deneyimlemesine ve farklı nesne boyutları ve senaryolarında algılama yeteneklerini geliştirmesine olanak tanır.

Önbellekleme

Önbellekleme, makine öğrenimi modellerinin eğitim verimliliğini artırmak için önemli bir tekniktir. Önbelleğe alma, önceden işlenmiş görüntüleri bellekte depolayarak GPU 'un verilerin diskten yüklenmesini beklemek için harcadığı süreyi azaltır. Model, disk I/O işlemlerinin neden olduğu gecikmeler olmadan sürekli olarak veri alabilir.

Önbellekleme, YOLO11 adresini kullanarak eğitim verirken kontrol edilebilir. cache parametre:

• cache=True: Veri kümesi görüntülerini RAM'de depolar, en yüksek erişim hızını sağlar, ancak artan bellek kullanımı pahasına.
• cache='disk': Görüntüleri diskte saklar, RAM'den daha yavaştır ancak her seferinde yeni veri yüklemekten daha hızlıdır.
• cache=False: Önbelleğe almayı devre dışı bırakır, tamamen disk I/O'suna güvenir, bu da en yavaş seçenektir.

Karma Hassas Eğitim

Karma hassasiyet eğitimi hem 16 bit (FP16) hem de 32 bit (FP32) kayan nokta türlerini kullanır. Daha hızlı hesaplama için FP16 ve gerektiğinde hassasiyeti korumak için FP32 kullanılarak hem FP16 hem de FP32'nin güçlü yönlerinden yararlanılır. Sinir ağının işlemlerinin çoğu, daha hızlı hesaplama ve daha düşük bellek kullanımından yararlanmak için FP16'da yapılır. Ancak, ağırlık güncelleme adımları sırasında doğruluğu sağlamak için modelin ağırlıklarının bir ana kopyası FP32'de tutulur. Aynı donanım kısıtlamaları dahilinde daha büyük modelleri veya daha büyük parti boyutlarını işleyebilirsiniz.

Karma hassasiyetli eğitim uygulamak için eğitim komut dosyalarınızı değiştirmeniz ve donanımınızın (GPU'lar gibi) bunu desteklediğinden emin olmanız gerekir. Birçok modern derin öğrenme çerçevesi, örneğin Tensorflowkarışık hassasiyet için yerleşik destek sunar.

YOLO11 ile çalışırken karışık hassasiyet eğitimi kolaydır. amp eğitim yapılandırmanızda bayrak. Ayarlama amp=True Otomatik Karışık Hassasiyet (AMP) eğitimini mümkün kılar. Karışık hassasiyet eğitimi, model eğitim sürecinizi optimize etmenin basit ama etkili bir yoludur.

Önceden Eğitilmiş Ağırlıklar

Önceden eğitilmiş ağırlıkları kullanmak, modelinizin eğitim sürecini hızlandırmanın akıllıca bir yoludur. Önceden eğitilmiş ağırlıklar, büyük veri kümeleri üzerinde zaten eğitilmiş modellerden gelir ve modelinize bir avantaj sağlar. Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş modelleri yeni, ilgili görevlere uyarlar. Önceden eğitilmiş bir modele ince ayar yapmak, bu ağırlıklarla başlayıp daha sonra kendi veri kümeniz üzerinde eğitime devam etmeyi içerir. Bu eğitim yöntemi daha hızlı eğitim süreleri ve genellikle daha iyi performansla sonuçlanır çünkü model temel özellikleri sağlam bir şekilde anlamaya başlar.

Bu pretrained parametresi YOLO11 ile transfer öğrenimini kolaylaştırır. Ayarlama pretrained=True varsayılan önceden eğitilmiş ağırlıkları kullanacaktır veya özel bir önceden eğitilmiş modele giden bir yol belirtebilirsiniz. Önceden eğitilmiş ağırlıkları ve transfer öğrenimini kullanmak, modelinizin yeteneklerini etkili bir şekilde artırır ve eğitim maliyetlerini azaltır.

Büyük Bir Veri Kümesini İşlerken Dikkate Alınması Gereken Diğer Teknikler

Büyük bir veri kümesini ele alırken göz önünde bulundurulması gereken birkaç teknik daha vardır:

• Öğrenme Oranı Zamanlayıcıları: Öğrenme oranı zamanlayıcılarının uygulanması, eğitim sırasında öğrenme oranını dinamik olarak ayarlar. İyi ayarlanmış bir öğrenme oranı, modelin minimumu aşmasını önleyebilir ve kararlılığı artırabilir. YOLO11 adresini eğitirken lrf parametresi, son öğrenme oranını başlangıç oranının bir kesri olarak ayarlayarak öğrenme oranı zamanlamasını yönetmeye yardımcı olur.
• Dağıtılmış Eğitim: Büyük veri kümelerini işlemek için, dağıtılmış eğitim oyunun kurallarını değiştirebilir. Eğitim iş yükünü birden fazla GPU'ya veya makineye yayarak eğitim süresini kısaltabilirsiniz.

Antrenman Yapılacak Dönem Sayısı

Bir modeli eğitirken, bir epok, tüm eğitim veri kümesinden tam bir geçişi ifade eder. Bir dönem boyunca model, eğitim setindeki her örneği bir kez işler ve öğrenme algoritmasına dayalı olarak parametrelerini günceller. Modelin zaman içinde parametrelerini öğrenmesine ve iyileştirmesine izin vermek için genellikle birden fazla epok gereklidir.

Ortaya çıkan yaygın bir soru, modeli eğitmek için epok sayısının nasıl belirleneceğidir. İyi bir başlangıç noktası 300 epoktur. Model erken dönemde aşırı uyum sağlarsa, epok sayısını azaltabilirsiniz. Aşırı uyum 300 epoktan sonra gerçekleşmezse, eğitimi 600, 1200 veya daha fazla epoka kadar uzatabilirsiniz.

Ancak ideal epok sayısı, veri kümenizin boyutuna ve proje hedeflerinize göre değişebilir. Daha büyük veri kümeleri, modelin etkili bir şekilde öğrenmesi için daha fazla epok gerektirebilirken, daha küçük veri kümeleri aşırı uyumdan kaçınmak için daha az epok gerektirebilir. YOLO11 ile ilgili olarak epochs parametresini eğitim komut dosyanıza ekleyin.

Erken Durdurma

Erken durdurma, model eğitimini optimize etmek için değerli bir tekniktir. Doğrulama performansını izleyerek, model gelişmeyi durdurduğunda eğitimi durdurabilirsiniz. Hesaplama kaynaklarından tasarruf edebilir ve aşırı uyumu önleyebilirsiniz.

Süreç, eğitimi durdurmadan önce doğrulama metriklerinde bir iyileşme için kaç epok bekleneceğini belirleyen bir sabır parametresinin ayarlanmasını içerir. Modelin performansı bu epoklar içinde iyileşmezse, zaman ve kaynak israfını önlemek için eğitim durdurulur.

YOLO11 için, eğitim yapılandırmanızda sabır parametresini ayarlayarak erken durdurmayı etkinleştirebilirsiniz. Örneğin, patience=5 doğrulama metriklerinde 5 ardışık epok boyunca iyileşme olmazsa eğitimin duracağı anlamına gelir. Bu yöntemin kullanılması, eğitim sürecinin verimli kalmasını ve aşırı hesaplama olmadan optimum performansa ulaşılmasını sağlar.

Bulut ve Yerel Eğitim Arasında Seçim Yapma

Modelinizi eğitmek için iki seçenek vardır: bulut eğitimi ve yerel eğitim.

Ölçeklenebilirlik ve güçlü donanım sunan bulut eğitimi, büyük veri kümelerini ve karmaşık modelleri işlemek için idealdir. Google Cloud, AWS ve Azure gibi platformlar, yüksek performanslı GPU'lara ve TPU'lara isteğe bağlı erişim sağlayarak eğitim sürelerini hızlandırır ve daha büyük modellerle deneyler yapılmasına olanak tanır. Bununla birlikte, bulut eğitimi özellikle uzun süreler için pahalı olabilir ve veri aktarımı maliyetleri ve gecikmeyi artırabilir.

Yerel eğitim daha fazla kontrol ve özelleştirme sağlayarak ortamınızı belirli ihtiyaçlara göre uyarlamanıza ve devam eden bulut maliyetlerinden kaçınmanıza olanak tanır. Uzun vadeli projeler için daha ekonomik olabilir ve verileriniz şirket içinde kaldığı için daha güvenlidir. Bununla birlikte, yerel donanımın kaynak sınırlamaları olabilir ve bakım gerektirebilir, bu da büyük modeller için daha uzun eğitim sürelerine yol açabilir.

Bir Optimize Edici Seçme

İyileştirici, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçen kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için sinir ağınızın ağırlıklarını ayarlayan bir algoritmadır. Daha basit bir ifadeyle, optimize edici, hataları azaltmak için parametrelerini değiştirerek modelin öğrenmesine yardımcı olur. Doğru optimize edicinin seçilmesi, modelin ne kadar hızlı ve doğru bir şekilde öğrendiğini doğrudan etkiler.

Model performansını iyileştirmek için optimize edici parametrelerinde de ince ayar yapabilirsiniz. Öğrenme oranının ayarlanması, parametreleri güncellerken adımların boyutunu ayarlar. Kararlılık için, orta düzeyde bir öğrenme oranıyla başlayabilir ve uzun vadeli öğrenmeyi iyileştirmek için zaman içinde kademeli olarak azaltabilirsiniz. Ek olarak, momentumun ayarlanması geçmiş güncellemelerin mevcut güncellemeler üzerinde ne kadar etkisi olduğunu belirler. Momentum için yaygın bir değer 0,9 civarındadır. Genellikle iyi bir denge sağlar.

Yaygın Optimize Ediciler

Farklı optimize edicilerin çeşitli güçlü ve zayıf yönleri vardır. Şimdi birkaç yaygın optimize ediciye bir göz atalım.

• SGD (Stokastik Gradyan İnişi):

  • Kayıp fonksiyonunun parametrelere göre gradyanını kullanarak model parametrelerini günceller.
  • Basit ve etkilidir ancak yakınsaması yavaş olabilir ve yerel minimumlarda takılıp kalabilir.

• Adam (Uyarlanabilir Moment Tahmini):

  • Hem SGD'nin hem de momentum ve RMSProp'un avantajlarını birleştirir.
  • Gradyanların birinci ve ikinci momentlerinin tahminlerine dayalı olarak her parametre için öğrenme oranını ayarlar.
  • Gürültülü veriler ve seyrek gradyanlar için çok uygundur.
  • Verimli ve genellikle daha az ayar gerektirir, bu da onu YOLO11 için önerilen bir optimize edici yapar.

• RMSProp (Kök Ortalama Kare Yayılımı):

  • Gradyanı son gradyanların büyüklüklerinin çalışan ortalamasına bölerek her parametre için öğrenme oranını ayarlar.
  • Kaybolan gradyan probleminin üstesinden gelmeye yardımcı olur ve tekrarlayan sinir ağları için etkilidir.

YOLO11 için optimizer parametresi SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam ve RMSProp dahil olmak üzere çeşitli optimize ediciler arasından seçim yapmanızı sağlar veya auto model yapılandırmasına dayalı otomatik seçim için.

Toplumla Bağlantı Kurmak

Bilgisayarla görme meraklılarından oluşan bir topluluğun parçası olmak, sorunları çözmenize ve daha hızlı öğrenmenize yardımcı olabilir. İşte bağlantı kurmanın, yardım almanın ve fikir paylaşmanın bazı yolları.

Toplum Kaynakları

• GitHub Sorunları: YOLO11 GitHub deposunu ziyaret edin ve soru sormak, hata bildirmek ve yeni özellikler önermek için Sorunlar sekmesini kullanın. Topluluk ve bakımcılar çok aktiftir ve yardım etmeye hazırdır.
• Ultralytics Discord Sunucusu: Diğer kullanıcılar ve geliştiricilerle sohbet etmek, destek almak ve deneyimlerinizi paylaşmak için Ultralytics Discord sunucusuna katılın.

Resmi Belgeler

• Ultralytics YOLO11 Dokümantasyon: Çeşitli bilgisayarla görme projelerine ilişkin ayrıntılı kılavuzlar ve faydalı ipuçları için resmi YOLO11 belg elerine göz atın.

Bu kaynakları kullanmak, zorlukları çözmenize ve bilgisayarla görme topluluğundaki en son trendler ve uygulamalarla güncel kalmanıza yardımcı olacaktır.

Önemli Çıkarımlar

Bilgisayarla görme modellerinin eğitimi, iyi uygulamaları takip etmeyi, stratejilerinizi optimize etmeyi ve ortaya çıkan sorunları çözmeyi içerir. Yığın boyutlarını ayarlama, karışık hassasiyet eğitimi ve önceden eğitilmiş ağırlıklarla başlama gibi teknikler modellerinizin daha iyi çalışmasını ve daha hızlı eğitilmesini sağlayabilir. Alt küme eğitimi ve erken durdurma gibi yöntemler zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmenize yardımcı olur. Toplulukla bağlantıda kalmak ve yeni trendleri takip etmek, model eğitimi becerilerinizi geliştirmeye devam etmenize yardımcı olacaktır.

SSS

Ultralytics YOLO ile büyük bir veri kümesini eğitirken GPU kullanımını nasıl iyileştirebilirim?

GPU kullanımını iyileştirmek için batch_size parametresini eğitim yapılandırmanızda GPU tarafından desteklenen maksimum boyuta ayarlayın. Bu, GPU'un yeteneklerini tam olarak kullanmanızı sağlayarak eğitim süresini kısaltır. Bellek hatalarıyla karşılaşırsanız, eğitim sorunsuz çalışana kadar yığın boyutunu kademeli olarak azaltın. YOLO11 için ayar batch=-1 eğitim komut dosyanızda verimli işleme için en uygun parti boyutunu otomatik olarak belirleyecektir. Daha fazla bilgi için bkz. eğitim yapılandırması.

Karma hassas eğitim nedir ve bunu YOLO11 adresinde nasıl etkinleştirebilirim?

Karma hassasiyetli eğitim, hesaplama hızı ve hassasiyeti dengelemek için hem 16 bit (FP16) hem de 32 bit (FP32) kayan nokta türlerini kullanır. Bu yaklaşım eğitimi hızlandırır ve modelden ödün vermeden bellek kullanımını azaltır doğruluk. YOLO11 adresinde karışık hassasiyetli eğitimi etkinleştirmek için amp parametresine True eğitim yapılandırmanızda. Bu, Otomatik Karma Hassasiyet (AMP) eğitimini etkinleştirir. Bu optimizasyon tekniği hakkında daha fazla ayrıntı için bkz. eğitim yapılandırması.

Çok ölçekli eğitim YOLO11 model performansını nasıl artırır?

Çok ölçekli eğitim, farklı boyutlardaki görüntüler üzerinde eğitim vererek model performansını artırır ve modelin farklı ölçekler ve mesafeler arasında daha iyi genelleme yapmasını sağlar. YOLO11 adresinde, çok ölçekli eğitimi şu ayarı yaparak etkinleştirebilirsiniz scale eğitim yapılandırmasındaki parametre. Örneğin, scale=0.5 görüntü boyutunu yarı yarıya azaltırken scale=2.0 iki katına çıkarır. Bu teknik, nesneleri farklı mesafelerde simüle ederek modeli çeşitli senaryolarda daha sağlam hale getirir. Ayarlar ve daha fazla ayrıntı için eğitim yapılandırması.

YOLO11 adresinde eğitimi hızlandırmak için önceden eğitilmiş ağırlıkları nasıl kullanabilirim?

Önceden eğitilmiş ağırlıkların kullanılması, temel özellikleri zaten anlayan bir modelden başlayarak eğitim sürelerini önemli ölçüde azaltabilir ve model performansını artırabilir. YOLO11 adresinde şunları ayarlayabilirsiniz pretrained parametresine True veya eğitim yapılandırmanızda özel önceden eğitilmiş ağırlıklara giden bir yol belirtin. Aktarımlı öğrenme olarak bilinen bu yaklaşım, özel görevinize uyum sağlamak için büyük veri kümelerindeki bilgilerden yararlanır. Önceden eğitilmiş ağırlıklar ve avantajları hakkında daha fazla bilgi edinin Burada.

Bir modeli eğitmek için önerilen epok sayısı nedir ve bunu YOLO11 adresinde nasıl ayarlayabilirim?

Epok sayısı, model eğitimi sırasında eğitim veri kümesinden tam geçişleri ifade eder. Tipik bir başlangıç noktası 300 epoktur. Modeliniz erken uyum sağlıyorsa bu sayıyı azaltabilirsiniz. Alternatif olarak, aşırı uyum gözlenmezse, eğitimi 600, 1200 veya daha fazla epoka uzatabilirsiniz. Bunu YOLO11 adresinde ayarlamak için epochs eğitim komut dosyanızdaki parametre. İdeal epok sayısını belirlemeye yönelik ek tavsiyeler için şu bölüme bakın epok sayısı.

📅5 ay önce oluşturuldu ✏️ 1 ay önce güncellendi

Yorumlar