Вы когда-нибудь задумывались, как машины могут учиться на ограниченном количестве примеров? Как они могут предикатировать с большой точностью?

Я потратил много времени на изучение различных аспектов и методов этих областей, чтобы понять, как машины учатся эффективно. Во время своего исследования я столкнулся с One-Shot Learning (OSL) — новым подходом к машинному обучению, который позволяет моделям распознавать новые объекты или понятия всего на одном или нескольких примерах. В этой статье я представлю вам краткий обзор того, что такое OSL, как он работает и как вы можете реализовать его с помощью сиамских сетей.

Независимо от того, являетесь ли вы студентом, исследователем или кем-то, кто интересуется последними разработками в области технологий, эта статья будет для вас интересной и позволит получить некоторое представление об OSL и его реализации. Давайте быстро погрузимся в мир One-Shot Learning!

Что такое одноразовое обучение?

Однократное обучение — это алгоритм машинного обучения, который требует чрезвычайно небольшой базы данных для определения или доступа к сходствам между объектами. Другими словами, это тип обучения, при котором алгоритм может обобщать очень небольшое количество примеров.

Обычные алгоритмы машинного обучения требуют огромных объемов данных для достижения высокой точности в задачах классификации и прогнозирования. Это может быть серьезной проблемой, когда данных мало и их трудно получить. Это когда One-Shot Learning входит в уравнение, потому что оно предназначено для работы с меньшим количеством данных, что делает его эффективным в различных приложениях, таких как распознавание лиц, диагностика заболеваний и обнаружение объектов.

Однако поиск метода описания входных данных, который фиксирует важные аспекты объекта, является серьезной проблемой для однократного обучения. Это связано с тем, что модель должна распознавать объект по одному образцу, даже если он претерпел изменения в масштабе, вращении или освещении.

Итак, как мы можем решить эту проблему?

Ну, сиамские сети — это тип архитектуры нейронной сети, который широко используется для задач One Shot Learning. Основная идея сиамских сетей — изучить метрику сходства между двумя входными данными. В случае OSL входными данными являются два изображения, а выходом сети является мера того, насколько похожи эти два изображения.

Сиамская сеть состоит из двух или более идентичных подсетей, имеющих одинаковый вес и архитектуру. В подсети передаются два разных изображения, и выходные данные сравниваются с использованием метрики расстояния, такой как евклидово расстояние или косинусное сходство. Затем метрика расстояния используется для классификации того, принадлежат ли два изображения одному и тому же классу или разным классам.

Достаточно объяснений, давайте теперь реализуем пример сиамской сети с использованием Keras и Tensorflow.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Define the Siamese Network
def get_siamese_model(input_shape):
  left_input = keras.layers.Input(input_shape)
  right_input = keras.layers.Input(input_shape)

  model = keras.models.Sequential()
  model.add(keras.layers.Conv2D(64, (10,10), activation='relu', input_shape=input_shape))
  model.add(keras.layers.MaxPooling2D())
  model.add(keras.layers.Conv2D(128, (7,7), activation='relu'))
  model.add(keras.layers.MaxPooling2D())
  model.add(keras.layers.Conv2D(128, (4,4), activation='relu'))
  model.add(keras.layers.MaxPooling2D())
  model.add(keras.layers.Conv2D(256, (4,4), activation='relu'))
  model.add(keras.layers.Flatten())
  model.add(keras.layers.Dense(4096, activation='sigmoid'))

  # Generate the two encoded outputs
  encoded_l = model(left_input)
  encoded_r = model(right_input)

  # Add a customized layer to compute the absolute difference between the encodings
  L1_distance = lambda x: tf.keras.backend.abs(x[0]-x[1])
  both = keras.layers.Lambda(L1_distance)([encoded_l, encoded_r])

  # Add a dense layer with a sigmoid unit to generate the similarity score
  prediction = keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(both)

  # Connect the inputs with the outputs
  siamese_net = keras.models.Model(inputs=[left_input,right_input],outputs=prediction)

  # Return the model
  return siamese_net

Эта сиамская сетевая модель берет два входных изображения и выводит прогноз того, принадлежат ли они к одному и тому же классу или нет. Входная форма изображений определяется в параметре input_shape функции get_siamese_model.

Первая часть модели определяет архитектуру сверточной нейронной сети (CNN), используемой для кодирования входных изображений. CNN состоит из нескольких сверточных слоев, за которыми следуют слои с максимальным объединением для уменьшения выборки карт объектов. Затем выходные данные CNN выравниваются и проходят через плотный слой с сигмовидной функцией активации для создания закодированного вывода.

Закодированные выходные данные двух входных изображений затем проходят через настраиваемый слой, который вычисляет абсолютную разницу между ними. Это делается с помощью лямбда-слоя, который принимает два входных значения и вычисляет их абсолютную разницу с помощью функции tf.keras.backend.abs. Затем абсолютная разница проходит через плотный слой с помощью сигмовидной функции активации для создания оценки сходства, которая является результатом работы сиамской сети.

Заключение

One Shot Learning — это мощная парадигма машинного обучения, которая может распознавать новые объекты из одного или нескольких примеров. Сиамские сети — это тип архитектуры нейронной сети, которая может узнавать сходство из двух входных данных. Это делает их идеальным выбором для одноразовых задач обучения, которые включают ограниченные данные.

Это подводит нас к концу этой статьи, где мы узнали о The One Shot Leaning и сиамских сетях. Вы заинтересованы в машинном обучении, глубоком обучении, робототехнике и т. д. Следите за дополнительным содержанием.