Fine-tuning: Uso de modelos preentrenados para visión por computador

Introducción

En el campo de la visión por computador, los modelos preentrenados han revolucionado las posibilidades que tenemos al trabajar con datos limitados. El finetuning es una técnica poderosa que permite ajustar estos modelos a tareas específicas, aprovechando su conocimiento previo adquirido en grandes conjuntos de datos generales para mejorar la precisión y el rendimiento en datasets más pequeños o especializados. Este artículo te guiará por el proceso de finetuning, desde los fundamentos hasta aplicaciones prácticas.

Explicación principal

¿Qué es Finetuning?

Finetuning implica tomar un modelo preentrenado (como uno del conjunto ImageNet) y ajustarlo para que sea útil en tareas específicas. En lugar de entrenar un modelo desde cero, se utilizan los pesos aprendidos previamente como punto de partida.

Ejemplo: Finetuning una CNN con Keras

from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Cargar modelo preentrenado ResNet50 sin la capa de clasificación final
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Crear una nueva capa densa para la tarea específica (por ejemplo, clasificación)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = Dense(num_classes)(x)

# Construir el modelo final y compilarlo
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Errores típicos / trampas

1. Congelar incorrectamente las capas base:

• Trampa: Congelar todas las capas del modelo preentrenado puede resultar en un modelo que no aprende nada nuevo, ya que los pesos están fijados.

1. No entrenar lo suficiente:

• Trampa: Si no se entrena el modelo finetunado durante un número adecuado de épocas, las mejoras podrían ser limitadas o inexistentes.

1. Malos datos de entrenamiento:

• Trampa: El rendimiento del modelo dependerá en gran medida de la calidad y relevancia de los datos de entrenamiento utilizados para finetuning. Datos mal etiquetados pueden llevar a resultados insatisfactorios.

Checklist accionable

1. Elegir el modelo preentrenado adecuado:

• Selecciona un modelo que tenga una arquitectura relevante y conocimiento previo sobre características visuales similares al problema a resolver.

1. Congelar las capas base:

• Congela todas las capas excepto la(s) capa(s) finales para permitir el aprendizaje selectivo.

1. Añadir nuevas capas personalizadas:

• Añade capas personalizadas que sean relevantes para tu tarea específica, como capas densas o capas de clasificación.

1. Entrenar en mini-batches con datos apropriados:

• Usa datasets adecuados y asegúrate de tener una buena distribución de clases en los datos de entrenamiento.

1. Monitorear el rendimiento durante la etapa de finetuning:

• Utiliza métricas como precisión, pérdida y recall para evaluar el rendimiento del modelo a medida que se entrena.

Cierre

Siguientes pasos

• Explorar modelos preentrenados adicionales: Experimenta con diferentes arquitecturas de modelos preentrenados, como VGG16 o DenseNet.
• Aumentar la complejidad del modelo personalizado: Si el rendimiento no es suficiente, considera añadir más capas personalizadas o utilizar técnicas avanzadas de regularización.
• Optimizar los parámetros de entrenamiento: Ajusta el tamaño del lote, la tasa de aprendizaje y otros hiperparámetros para mejorar el rendimiento.

Finetuning es una técnica vital en la visión por computador que permite adaptar modelos preentrenados a nuevas tareas. Con un buen entendimiento de los fundamentos y las mejores prácticas, puedes aprovechar al máximo esta técnica para mejorar significativamente el rendimiento de tus modelos en datasets limitados o especializados.