Training Set, Validation Set 和Testing Set之间的差别及关系

本文深入探讨了神经网络训练过程中的关键步骤,包括训练数据、验证数据和测试数据的作用,解释了如何通过调整权重和偏差来优化模型,并在训练完成后使用测试数据验证模型的泛化能力。

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1. 各类数据的用途示例

    训练数据和验证数据在训练时使用,基本流程如下:  

for each epoch
    for each training data instance
        propagate error through the network
        adjust the weights
        calculate the accuracy over training data
    for each validation data instance
        calculate the accuracy over the validation data
    if the threshold validation accuracy is met
        exit training
    else
        continue training
   

      训练完成之后,使用测试数据验证其准确度是否满足要求,即验证其推广/泛化能力。    


2. 训练数据(Training Set)

     用于调整网络的权重(weights)和偏差(biases)。 

3. 验证数据(Validation Set)

    验证数据用于最小化过拟合(overfitting)。

    这数据不调整权重和偏差。在基于训练数据调整权重之后,如果基于训练数据的准确度增加了,而基于验证数据的准确度没有增加或反而下降了,则表明过拟合(overfitting)了,需要立即停止训练。

4. 测试数据(Testing Set)

    在训练完成之后,使用测试数据确认网络真正的预测和分类能力。

5. Ground Truth

    在有监督学习中,数据是有标注的,以(x, t)的形式出现,其中x是输入数据,t是标注。正确的t标注是Ground Truth, 错误的标记则不是。(也有人将所有标注数据都叫做Ground Truth)


翻译自:http://stackoverflow.com/questions/2976452/whats-is-the-difference-between-train-validation-and-test-set-in-neural-networ



Part 2: Image Classification Project (50 marks) - Submission All of your dataset, code (Python files and ipynb files) should be a package in a single ZIP file, with a PDF of your report (notebook with output cells, analysis, and answers). INCLUDE your dataset in the zip file. For this project, you will develop an image classification model to recognize objects in your custom dataset. The project involves the following steps: Step 1: Dataset Creation (10 marks) • Task: You can choose an existing dataset such as FashionMNIST and add one more class. • Deliverable: Include the dataset (images and labels) in the ZIP file submission. Step 2: Data Loading and Exploration (10 marks) • Task: Organize the dataset into training, validation, and test sets. Display dataset statistics and visualize samples with their labels. For instance, show the number of data entries, the number of classes, the number of data entries for each class, the shape of the image size, and randomly plot 5 images in the training set with their corresponding labels. Step 3: Model Implementation (10 marks) • Task: Implement a classification model, using frameworks like TensorFlow or PyTorch. Existing models like EfficientNet are allowed. Provide details on model parameters. Step 4: Model Training (10 marks) • Task: Train the model with proper settings (e.g., epochs, optimizer, learning rate). Include visualizations of training and validation performance (loss and accuracy). Step 5: Model Evaluation and Testing (10 marks) • Task: Evaluate the model on the test set. Display sample predictions, calculate accuracy, and generate a confusion matrix.
最新发布
07-28
<think>我们正在处理一个图像分类项目的需求,包括以下几个主要部分: 1. 数据集创建(包括添加额外的类别) 2. 数据加载探索 3. 使用TensorFlow或PyTorch实现模型 4. 训练可视化 5. 在测试集上评估模型 根据引用内容,我们可以参考一些相关的实现细节。例如,引用[4]提到PyTorch中自定义数据集的方法,引用[2]展示了训练循环损失可视化的代码片段,引用[5]则提到了TensorFlow中从目录创建图像数据集的方法。 下面,我们将逐一展开每个部分的要求。 ### 1. 数据集创建(包括添加额外的类别) - 数据收集:为每个类别(包括新增的类别)收集足够的图像。通常,每个类别至少需要几百张图像,但具体数量取决于任务的复杂性。 - 数据组织:按照以下结构组织数据集目录: ``` train/ class1/ img1.jpg img2.jpg ... class2/ ... new_class/ # 新增的类别 val/ class1/ class2/ new_class/ test/ class1/ class2/ new_class/ ``` - 数据增强:为了增加数据多样性并防止过拟合,可以使用数据增强技术,如旋转、翻转、缩放等。在训练过程中应用,验证测试集则不需要。 在PyTorch中,我们可以使用`torchvision.datasets.ImageFolder`来加载这样的结构,或者自定义数据集类(如引用[4]所示)。在TensorFlow中,可以使用`tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory`(引用[5])来创建数据集。 ### 2. 数据加载探索 - 加载数据集:使用框架提供的数据加载工具(如PyTorch的`DataLoader`或TensorFlow的`Dataset`)加载训练集、验证集测试集。 - 探索数据:包括: - 统计每个类别的图像数量(绘制条形图) - 显示一些样本图像及其标签 - 检查图像尺寸分布(可能需要调整到统一尺寸) 例如,在PyTorch中,我们可以这样探索: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 显示一个batch的图像 def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # 反归一化 npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show() # 获取一个batch的数据 dataiter = iter(train_loader) images, labels = next(dataiter) # 显示图像 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(batch_size))) ``` ### 3. 模型实现(使用TensorFlow或PyTorch) - 选择模型:可以使用预训练模型(如ResNet, VGG, MobileNet等)进行迁移学习,也可以自己搭建CNN模型。 - 修改输出层:根据你的类别数修改模型的最后一层(全连接层或卷积层),输出节点数等于类别数。 例如,在PyTorch中修改ResNet18: ```python import torchvision.models as models model = models.resnet18(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes是包括新类别的总数 ``` 在TensorFlow中: ```python base_model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224,224,3)) x = base_model.output x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) ``` ### 4. 训练可视化 在训练过程中,我们需要记录并可视化以下内容: - 训练损失验证损失(随着epoch的变化) - 训练准确率验证准确率(随着epoch的变化) - 可选:在训练过程中定期展示模型对验证集样本的预测结果(如引用[2]所示) 在PyTorch中,可以使用TensorBoard(如引用[2])或Matplotlib来绘制。在TensorFlow中,Keras的回调函数(如`TensorBoard`回调)可以自动记录。 例如,在PyTorch中使用TensorBoard: ```python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() for epoch in range(num_epochs): # 训练循环... running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: # 每100个batch记录一次 writer.add_scalar('training loss', running_loss / 100, epoch * len(train_loader) + i) running_loss = 0.0 # 验证循环... # 记录验证集损失准确率 writer.add_scalar('validation loss', val_loss, epoch) writer.add_scalar('validation accuracy', val_accuracy, epoch) ``` ### 5. 模型评估 在测试集上评估模型性能: - 计算测试集上的损失准确率 - 生成混淆矩阵 - 计算每个类别的精确率、召回率F1分数 - 可视化一些测试样本的预测结果(正确错误的例子) 例如,在PyTorch中计算混淆矩阵: ```python from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns model.eval() all_preds = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, preds = torch.max(outputs, 1) all_preds.extend(preds.cpu().numpy()) all_labels.extend(labels.cpu().numpy()) cm = confusion_matrix(all_labels, all_preds) plt.figure(figsize=(10,8)) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', xticklabels=classes, yticklabels=classes) plt.xlabel('Predicted') plt.ylabel('Actual') plt.show() ``` ### 提交要求 项目提交应包括: - 代码:包含数据加载、模型定义、训练评估的完整脚本或Jupyter笔记本。 - 报告:描述数据集(包括新增类别的说明)、模型架构、训练过程(包括超参数)、评估结果(指标可视化)以及分析。 - 预训练模型:保存训练好的模型权重。 ### 总结 这个图像分类项目要求涵盖了从数据准备到模型评估的全流程。重点包括: 1. 数据集创建时添加新类别,并合理组织数据目录。 2. 使用数据加载器,并进行初步的数据探索。 3. 使用预训练模型或自定义模型,修改输出层以适应新的类别数。 4. 训练过程中记录损失准确率,并可视化。 5. 在测试集上全面评估模型性能。 §§相关问题§§ 1. 在图像分类任务中,如何处理类别不平衡问题? 2. 迁移学习时,如何选择冻结哪些层进行微调? 3. 除了准确率,还有哪些指标适合评估多类别图像分类模型?</think>### 图像分类项目提交要求详解 根据项目需求,以下是完整的实现框架要求: #### 1. **数据集创建(含新增类别)** - **数据收集**:需包含至少3个基础类别(如猫/狗/鸟)1个新增类别(如爬行动物) - **数据组织**: ```bash dataset/ ├── train/ │ ├── class1/ │ ├── class2/ │ ├── class3/ │ └── new_class/ # 新增类别 ├── val/ └── test/ ``` - **数据增强**(使用TensorFlow示例): ```python train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rotation_range=20, width_shift_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True) ``` 引用[5]中`image_dataset_from_directory`可直接加载目录结构数据[^5] #### 2. **数据加载与探索** - **数据加载**(PyTorch实现): ```python class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir): self.classes = os.listdir(root_dir) self.image_paths = [...] # 遍历所有图像路径 def __getitem__(self, index): img = Image.open(self.image_paths[index]) return transform(img), label ``` 需继承Dataset类并重写方法(引用[4])[^4] - **探索分析**: - 类别分布直方图 - 图像尺寸分布统计 - 样本可视化(每个类别展示3-5张) #### 3. **模型实现** - **TensorFlow实现**: ```python model = tf.keras.Sequential([ layers.Rescaling(1./255), layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activation='relu'), layers.Dense(num_classes) # 包含新增类别 ]) ``` - **PyTorch实现**: ```python class CNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, 3) self.fc = nn.Linear(16*6*6, num_classes) # 输出层包含新增类别 ``` #### 4. **训练可视化** - **实时监控**(PyTorch示例): ```python writer = SummaryWriter() # TensorBoard记录器 for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(trainloader): loss.backward() running_loss += loss.item() if i % 100 == 99: writer.add_scalar('training_loss', running_loss/100, epoch) writer.add_figure('predictions', visualize_predictions()) # 预测可视化 ``` 需实现预测结果可视化(如引用[2]所示)[^2] #### 5. **模型评估** - **测试集评估指标**: ```python confusion_matrix = tf.math.confusion_matrix(labels, preds) report = classification_report(labels, preds, target_names=class_names) ``` - **可视化要求**: - 混淆矩阵热力图 - ROC曲线(多分类) - 错误样本案例分析(展示10个典型错误分类) #### 提交文件结构 ```bash project/ ├── data_preparation.ipynb # 数据探索代码 ├── model_training.py # 训练脚本 ├── evaluation.ipynb # 评估分析 ├── requirements.txt └── report.pdf # 含可视化图表结果分析 ``` ### 关键要求说明 1. **新增类别处理**:需在数据加载器中动态识别类别,避免硬编码类别数 2. **可视化完整性**:训练过程需包含损失/准确率曲线、预测对比图 3. **模型评估深度**:除准确率外,需提供每个类别的精确率/召回率分析 4. **可复现性**:必须包含随机种子设置完整依赖声明
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