В области машинного и глубокого обучения увеличение данных – это распространенный метод, используемый для увеличения размера и разнообразия наборов обучающих данных. Применяя различные преобразования к существующим данным, такие как повороты, перевороты и перемещения, увеличение данных помогает улучшить обобщение и надежность моделей. Однако когда дело доходит до валидации, возникает вопрос: валидацию следует проводить до или после аугментации? В этой статье мы рассмотрим несколько методов и приведем примеры кода, которые помогут вам выбрать лучший подход для вашего конкретного сценария.

Метод 1: отдельный набор проверки перед увеличением
В этом методе перед применением любого увеличения данных создается отдельный набор проверки. Это гарантирует, что набор проверки представляет исходные неизмененные данные. Вот пример фрагмента кода на Python:

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Split the original dataset into training and validation sets
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Apply data augmentation to the training set only
X_train_augmented = augmentation_function(X_train)
# Train the model using the augmented training set
model.fit(X_train_augmented, y_train)
# Evaluate the model on the original validation set
accuracy = model.evaluate(X_val, y_val)

Метод 2: отдельный набор проверки после дополнения
В этом методе набор проверки создается после применения дополнения данных ко всему набору данных. Это позволяет набору проверки отражать расширенное распределение данных. Вот пример фрагмента кода:

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Apply data augmentation to the entire dataset
X_augmented = augmentation_function(X)
# Split the augmented dataset into training and validation sets
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_augmented, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Train the model using the augmented training set
model.fit(X_train, y_train)
# Evaluate the model on the augmented validation set
accuracy = model.evaluate(X_val, y_val)

Метод 3: K-кратная перекрестная проверка с дополнением
Другой подход заключается в использовании k-кратной перекрестной проверки с увеличением данных. Это позволяет более комплексно оценить производительность модели путем обучения и проверки на нескольких сгибах расширенных данных. Вот пример фрагмента кода:

from sklearn.model_selection import KFold
# Apply data augmentation to the entire dataset
X_augmented = augmentation_function(X)
# Perform k-fold cross-validation
kf = KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)
accuracy_scores = []
for train_index, val_index in kf.split(X_augmented):
    X_train, X_val = X_augmented[train_index], X_augmented[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]

    # Train the model using the augmented training set
    model.fit(X_train, y_train)

    # Evaluate the model on the augmented validation set
    accuracy = model.evaluate(X_val, y_val)
    accuracy_scores.append(accuracy)
# Calculate the average accuracy across all folds
mean_accuracy = sum(accuracy_scores) / len(accuracy_scores)

Как разделение набора проверок до или после увеличения, так и использование k-кратной перекрестной проверки с дополнением имеют свои преимущества и недостатки. Выбор зависит от таких факторов, как размер набора данных, доступные вычислительные ресурсы и конкретная проблемная область. Реализовав эти методы с помощью предоставленных примеров кода, вы сможете принять обоснованное решение о том, как выполнять проверку в контексте увеличения данных.