Entrenamiento y evaluación de una red convolucional (CNN) guiada

Introducción

En la etapa de entrenamiento y evaluación, es crucial asegurarnos de que nuestra red convolucional (CNN) esté funcionando correctamente y ajustándose a los datos. Este paso es fundamental para garantizar que nuestro modelo pueda realizar predicciones precisas y útiles en nuevos conjuntos de datos. Durante este proceso, también podemos identificar problemas como overfitting o underfitting, y aplicar técnicas para mejorar la capacidad del modelo.

Explicación principal

El entrenamiento y evaluación de una CNN implica varios pasos clave:

Definición de los parámetros del modelo

Antes de comenzar con el entrenamiento, es importante definir los parámetros del modelo. Esto incluye la arquitectura de la red (capas convolucionales, densas, etc.), el número de filtros en cada capa convolucional, la función de activación, y la tasa de aprendizaje.

Configuración del optimizador

El optimizador es responsable de actualizar los pesos de la red durante el entrenamiento. Las opciones comunes son Adam, SGD (Stochastic Gradient Descent), y RMSprop. Cada uno tiene sus propias características y puede ser más adecuado para ciertos tipos de problemas.

Definición del conjunto de datos

Es fundamental tener conjuntos de datos bien preparados y balanceados. Normalmente se divide el conjunto de datos en tres partes: entrenamiento, validación y prueba. La división típica es 70-15-15 o similar.

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Supongamos que tenemos un dataset llamado 'data'
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(data['features'], data['labels'], test_size=0.2, random_state=42)

Compilación del modelo

Después de definir la arquitectura y los parámetros, compila el modelo con una función de pérdida adecuada y un optimizador.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, channels)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Entrenamiento del modelo

Durante el entrenamiento, monitoreas la pérdida y la precisión en ambos conjuntos de datos (entrenamiento y validación). Esto te permite detectar el overfitting o underfitting.

history = model.fit(X_train, y_train,
                    batch_size=32,
                    epochs=10,
                    validation_data=(X_val, y_val))

Evaluación del modelo

Una vez que el entrenamiento se completa, evalúa el modelo en el conjunto de prueba para obtener una medida más fiable de su rendimiento.

test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc}')

Errores típicos / trampas

Overfitting

El overfitting ocurre cuando el modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento y comienza a memorizarlos en lugar de aprender las características generales. Esto se manifiesta con una pérdida baja en la fase de entrenamiento pero alta en la fase de validación o prueba.

Solución: Aplica regularización (como dropout) y aumenta el tamaño del conjunto de datos, si es posible.

Underfitting

El underfitting ocurre cuando el modelo no se ajusta adecuadamente a los datos. Esto se manifiesta con una pérdida alta tanto en entrenamiento como en validación o prueba.

Solución: Ajusta la arquitectura del modelo (agrega capas más, cambia las funciones de activación), aumenta la tasa de aprendizaje, o intenta una arquitectura diferente.

Problemas con los datos

Problemas comunes incluyen conjuntos de datos insuficientemente grandes, mal balanceados o mal preparados. Esto puede llevar a modelos que no se ajustan adecuadamente a las características reales del problema.

Solución: Aumenta el tamaño del conjunto de datos, aplica técnicas de data augmentation y asegúrate de tener un balanceado adecuado entre clases.

Checklist accionable

1. Revisa la arquitectura del modelo: Asegúrate de que esté bien diseñada para el problema.
2. Comprueba los hiperparámetros: Toma en cuenta la tasa de aprendizaje, la función de activación y las capas convolucionales.
3. Verifica la preparación de datos: Asegúrate de que los conjuntos de entrenamiento, validación y prueba estén bien divididos.
4. Monitorea el overfitting/underfitting: Usa métricas como la pérdida en validación para detectar estos problemas.
5. Ajusta los optimizadores y funciones de pérdida: Prueba diferentes opciones para encontrar lo que funciona mejor.
6. Evalúa regularmente el modelo: Mide continuamente el rendimiento del modelo en conjuntos de datos no vistos antes.

Siguientes pasos

• Prueba nuevas arquitecturas: Experimenta con arquitecturas más avanzadas como ResNet o Inception si encuentras que la CNN básica no funciona.
• Evaluación adicional: Considera técnicas adicionales de evaluación, como la curva ROC y el AUC para problemas de clasificación binaria.
• Ajuste del modelo en tiempo de inferencia: Optimiza el modelo para inferencias rápidas en producción.

¡Y eso es todo por ahora! En tu próximo proyecto, recuerda seguir estos pasos cuidadosamente para asegurarte de que tu modelo CNN esté optimizado y funcione a la perfección.