Pocos datos: Cuándo usar transfer learning en visión por computador

Introducción

La escasez de datos es un desafío constante para los ingenieros y científicos de Deep Learning, especialmente cuando se trabaja con problemas complejos como la visión por computación. Sin embargo, a pesar del reto que esto representa, existen estrategias que pueden ayudar a superarlo: el uso del transfer learning. Este artículo explorará cuándo es más conveniente utilizar transfer learning en situaciones donde los datos son limitados.

Explicación principal

El transfer learning consiste en aprovechar un modelo preentrenado para una tarea y adaptarlo a otra similar, minimizando la necesidad de recopilar o etiquetar nuevos datos. En el caso de visión por computador, esto significa utilizar arquitecturas existentes entrenadas en grandes conjuntos de imágenes y ajustarlas para resolver problemas específicos con menos datos.

Ejemplo práctico

Supongamos que deseas desarrollar un sistema para clasificar diferentes tipos de árboles en una ciudad. Sin embargo, no tienes acceso a miles de etiquetas de imágenes como los sistemas de reconocimiento facial o los vehículos autónomos. Podrías aprovechar la arquitectura preentrenada VGG16, que ya ha aprendido a distinguir entre cientos de categorías de objetos comunes.

from tensorflow.keras.applications import VGG16

# Cargar el modelo preentrenado sin las capas finales
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Agregar nuevas capas para clasificar árboles
x = model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
output = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=output)

Errores típicos / trampas

1. Congelar las capas preentrenadas: Un error común es no congelar las capas del modelo preentrenado durante el entrenamiento inicial. Esto puede resultar en que los pesos del modelo predeterminado sean alterados y perder la información aprendida previamente.

1. Falta de ajuste a nuevas categorías: Otro error frecuente es no adaptar adecuadamente las capas finales para clasificar nuevos tipos de árboles, lo cual puede resultar en malas predicciones.

1. Sobreajuste en los datos limitados: Si el conjunto de datos de entrenamiento es muy pequeño, el modelo podría sobreajustarse al mismo. Es importante monitorear la pérdida de validación durante el entrenamiento para evitar este problema.

Checklist accionable

1. Analiza tus datos actuales: Verifica cuántos ejemplos tienes y su diversidad.
2. Elije un modelo preentrenado adecuado: Selecciona una arquitectura que sea relevante para tu tarea, como VGG16 o ResNet50.
3. Congela las capas preentrenadas durante el entrenamiento inicial: Esto es crucial para preservar los pesos del modelo original.
4. Adapta las capas finales a tus necesidades específicas: Ajusta las últimas capas del modelo para clasificar tus categorías de interés.
5. Monitorea la pérdida de validación: Verifica que el modelo no sobreajuste al monitorizar su desempeño en datos no vistos durante el entrenamiento.

Cierre: Siguientes pasos

Si decides implementar transfer learning en tu proyecto, aquí hay algunas sugerencias para seguir:

• Explora más arquitecturas preentrenadas: Investiga otras arquitecturas como InceptionV3 o MobileNet, que pueden ser adecuadas para tus datos.
• Optimiza la preparación de datos: Asegúrate de que todos tus datos estén correctamente etiquetados y normalizados.
• Evalúa el rendimiento del modelo: Utiliza métricas relevantes para tu tarea y evalúa el rendimiento en múltiples conjuntos de validación.

Aprovechar transfer learning puede ser una herramienta valiosa cuando los datos son limitados. Sin embargo, es importante entender cuándo y cómo implementarlo correctamente para obtener los mejores resultados.