回答问题

我有 12 个类的多标签分类问题。我正在使用Tensorflow的slim使用在ImageNet上预训练的模型来训练模型。以下是培训和验证中每个班级的百分比

            Training     Validation
  class0      44.4          25
  class1      55.6          50
  class2      50            25
  class3      55.6          50
  class4      44.4          50
  class5      50            75
  class6      50            75
  class7      55.6          50
  class8      88.9          50
  class9     88.9           50
  class10     50            25
  class11     72.2          25

问题是模型没有收敛,并且验证集上ROC曲线(Az)的下方很差,例如:

               Az 
  class0      0.99
  class1      0.44
  class2      0.96  
  class3      0.9
  class4      0.99
  class5      0.01
  class6      0.52
  class7      0.65
  class8      0.97
  class9     0.82
  class10     0.09
  class11     0.5
  Average     0.65

我不知道为什么它对某些课程有效,而对其他课程无效。我决定深入研究细节,看看神经网络在学习什么。我知道混淆矩阵仅适用于二元或多类分类。因此,为了能够绘制它,我必须将问题转换为多类分类对。尽管该模型是使用sigmoid训练来为每个类提供预测的,但对于下面混淆矩阵中的每个单个单元格,我显示了概率的平均值(通过在 tensorflow 的预测上应用sigmoid函数获得)矩阵行中的类存在而列中的类不存在的图像。这应用于验证集图像。通过这种方式,我认为我可以获得有关模型学习内容的更多详细信息。我只是为了显示目的圈出了对角线元素。

我的解释是:

1. 0 类和 4 类在它们存在时被检测到,而在它们不存在时不存在。这意味着这些类被很好地检测到。

2. 类别 2、6 和 7 始终被检测为不存在。这不是我要找的。

3. 3、8 和 9 类始终被检测为存在。这不是我要找的。这可以应用于 11 类。

4. 第 5 类在不存在时检测为存在,在存在时检测为不存在。它被反向检测。

5. 第 3 类和第 10 类:我认为我们不能为这 2 个类提取太多信息。

我的问题是解释。我不确定问题出在哪里,也不确定数据集中是否存在产生这种结果的偏差。我还想知道是否有一些指标可以帮助解决多标签分类问题?你能和我分享你对这种混淆矩阵的解释吗?以及接下来看什么/去哪里?对其他指标的一些建议会很棒。

谢谢。

编辑:

我将问题转换为多类分类,因此对于每对类(例如 0,1)来计算概率(类 0,类 1),表示为p(0,1):我采用工具 0 的图像的工具 1 的预测存在并且工具 1 不存在,我通过应用 sigmoid 函数将它们转换为概率,然后显示这些概率的平均值。对于p(1, 0),我对工具 0 执行相同操作,但现在使用工具 1 存在且工具 0 不存在的图像。对于p(0, 0),我使用了工具 0 存在的所有图像。考虑上图中的p(0,4),N/A 表示没有工具 0 存在且工具 4 不存在的图像。

以下是 2 个子集的图像数量:

1. 169320张图片用于训练

2. 37440张图片进行验证

这是在训练集上计算的混淆矩阵(计算方式与前面描述的验证集相同),但这次颜色代码是用于计算每个概率的图像数量:

已编辑: 对于数据增强,我对网络的每个输入图像进行随机平移、旋转和缩放。此外,以下是有关这些工具的一些信息:

class 0 shape is completely different than the other objects.
class 1 resembles strongly to class 4.
class 2 shape resembles to class 1 & 4 but it's always accompanied by an object different than the others objects in the scene. As a whole, it is different than the other objects.
class 3 shape is completely different than the other objects.
class 4 resembles strongly to class 1
class 5 have common shape with classes 6 & 7 (we can say that they are all from the same category of objects)
class 6 resembles strongly to class 7
class 7 resembles strongly to class 6
class 8 shape is completely different than the other objects.
class 9 resembles strongly to class 10
class 10 resembles strongly to class 9
class 11 shape is completely different than the other objects.

已编辑: 下面是针对训练集提出的代码输出:

Avg. num labels per image =  6.892700212615167
On average, images with label  0  also have  6.365296803652968  other labels.
On average, images with label  1  also have  6.601033718926901  other labels.
On average, images with label  2  also have  6.758548914659531  other labels.
On average, images with label  3  also have  6.131520940484937  other labels.
On average, images with label  4  also have  6.219187208527648  other labels.
On average, images with label  5  also have  6.536933407946279  other labels.
On average, images with label  6  also have  6.533908387864367  other labels.
On average, images with label  7  also have  6.485973817793214  other labels.
On average, images with label  8  also have  6.1241642788920725  other labels.
On average, images with label  9  also have  5.94092288040875  other labels.
On average, images with label  10  also have  6.983303518187239  other labels.
On average, images with label  11  also have  6.1974066621953945  other labels.

对于验证集:

Avg. num labels per image =  6.001282051282051
On average, images with label  0  also have  6.0  other labels.
On average, images with label  1  also have  3.987080103359173  other labels.
On average, images with label  2  also have  6.0  other labels.
On average, images with label  3  also have  5.507731958762887  other labels.
On average, images with label  4  also have  5.506459948320414  other labels.
On average, images with label  5  also have  5.00169779286927  other labels.
On average, images with label  6  also have  5.6729452054794525  other labels.
On average, images with label  7  also have  6.0  other labels.
On average, images with label  8  also have  6.0  other labels.
On average, images with label  9  also have  5.506459948320414  other labels.
On average, images with label  10  also have  3.0  other labels.
On average, images with label  11  also have  4.666095890410959  other labels.

评论: 我认为这不仅与分布之间的差异有关,因为如果模型能够很好地概括第 10 类(意味着在训练过程中像第 0 类一样正确识别对象),则验证集就足够了。我的意思是,问题在于训练集本身以及它是如何构建的,而不是两种分布之间的差异。它可以是:类或对象的存在频率非常相似(如类 10 与类 9 非常相似)或数据集中的偏差或薄对象(可能代表输入中 1% 或 2% 的像素像类 2 的图像)。我并不是说问题是其中之一,但我只是想指出,我认为这不仅仅是两种分布之间的差异。

Answers

输出校准

我认为首先要意识到的重要一件事是神经网络的输出可能没有很好地校准。我的意思是,它提供给不同实例的输出可能会产生良好的排名(带有标签 L 的图像在该标签上的得分往往高于没有标签 L 的图像),但这些分数不能总是可靠地解释为概率(对于没有标签的实例,它可能会给出非常高的分数,比如0.9,而对于有标签的实例,它可能会给出更高的分数,比如0.99)。我想这是否会发生取决于您选择的损失函数。

有关这方面的更多信息,请参见例如:https://arxiv.org/abs/1706.04599

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1 1 学习所有课程

** 0 级:** AUC(曲线下面积)u003d 0.99。这是一个非常好的分数。混淆矩阵中的第 0 列看起来也不错,所以这里没有错。

第 1 类: AUC u003d 0.44。这非常糟糕,低于 0.5,如果我没记错的话,这几乎意味着你最好故意做与你的网络预测的这个标签相反的事情。

查看混淆矩阵中的第 1 列,它在各处的分数几乎相同。对我来说,这表明网络并没有设法学到很多关于这个类的知识,而且几乎只是根据训练集中包含这个标签的图像的百分比(55.6%)来“猜测”。由于这个百分比在验证集中下降到 50%,这个策略确实意味着它会比随机做的稍微差一些。尽管如此,第 1 行仍然是该列中所有行数最多的,因此它似乎至少学到了一点点,但并不多。

第 2 类: AUC u003d 0.96。这是非常好的。

你对这个类的解释是它总是被预测为不存在,基于整个列的光阴影。我不认为这种解释是正确的。看看它是如何在对角线上的得分 > 0 的,而在该列的其他任何地方都只有 0。它在该行中的分数可能相对较低,但很容易与同一列中的其他行分开。您可能只需要设置阈值来选择该标签是否相对较低。我怀疑这是由于上面提到的校准问题。

这也是为什么 AUC 实际上非常好;可以选择一个阈值,使得分数高于阈值的大多数实例正确地具有标签,而低于阈值的大多数实例正确地没有。但是,该阈值可能不是 0.5,如果您假设校准良好,这是您可能期望的阈值。绘制此特定标签的 ROC 曲线可以帮助您准确确定阈值的位置。

第 3 类: AUC u003d 0.9,非常好。

您将其解释为始终被检测为存在,并且混淆矩阵在列中确实有很多高数字,但是 AUC 很好,对角线上的单元格确实具有足够高的值,可以很容易地与其他。我怀疑这与第 2 类的情况类似(只是颠倒过来,到处都是高预测,因此正确决策所需的阈值很高)。

如果您希望能够确定一个精心选择的阈值是否确实可以正确地将大多数“正面”(具有 3 类的实例)与大多数“负面”(没有 3 类的实例)分开,您需要对所有实例进行排序根据标签 3 的预测分数,然后遍历整个列表并在每对连续条目之间计算如果您决定将阈值放在那里,您将获得的验证集的准确度,并选择最佳阈值。

第 4 类: 与第 0 类相同。

** 5 级:** AUC u003d 0.01,显然很糟糕。也同意你对混淆矩阵的解释。很难确定为什么它在这里表现如此糟糕。也许这是一种难以识别的物体?可能还会发生一些过度拟合(从第二个矩阵中的列判断,训练数据中的 0 误报,尽管也有其他类发生这种情况)。

从训练数据到验证数据,标签 5 图像的比例增加可能也无济于事。这意味着网络在训练期间在此标签上的表现不如在验证期间那么重要。

第 6 类: AUC u003d 0.52,仅略好于随机。

从第一个矩阵的第 6 列来看,这实际上可能与第 2 类的情况相似。如果我们也考虑 AUC,它看起来也没有很好地学习对实例进行排名。类似于 5 级,只是没有那么糟糕。同样,训练和验证分布也完全不同。

第 7 类: AUC u003d 0.65,相当平均。例如,显然不如第 2 类好,但也没有你从矩阵中解释的那么糟糕。

8 级: AUC u003d 0.97,非常好,类似于 3 级。

第 9 类: AUC u003d 0.82,不太好,但仍然很好。矩阵中的列有很多暗单元,数字非常接近,我认为 AUC 非常好。它几乎出现在训练数据的每张图像中,因此预测它经常出现也就不足为奇了。也许其中一些非常暗的单元仅基于少量绝对数量的图像?这会很有趣。

第 10 级: AUC u003d 0.09,很糟糕。对角线上的 0 非常令人担忧(您的数据标记是否正确?)。根据第一个矩阵的第 10 行,第 3 类和第 9 类似乎经常混淆(棉花和初级_incision_knives 看起来很像secondary_incision_knives 吗?)。也许对训练数据也有一些过度拟合。

第 11 类: AUC u003d 0.5,不比随机好。性能不佳(并且矩阵中的得分明显过高)可能是因为该标签存在于大多数训练图像中,但仅存在于少数验证图像中。

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还有什么要绘制/测量的?

为了更深入地了解您的数据,我首先绘制了每个类共同出现频率的热图(一个用于训练,一个用于验证数据)。单元格 (i, j) 将根据包含标签 i 和 j 的图像的比例进行着色。这将是一个对称图,对角线单元格根据您问题中的第一个数字列表着色。比较这两个热图,看看它们在哪里非常不同,看看这是否有助于解释模型的性能。

此外,了解(对于两个数据集)每个图像平均有多少个不同的标签,以及对于每个单独的标签,它平均与多少个其他标签共享一个图像可能很有用。例如,我怀疑标签为 10 的图像在训练数据中的其他标签相对较少。这可能会阻止网络在识别其他事物时预测标签 10,并且如果标签 10 在验证数据中突然更频繁地与其他对象共享图像,则会导致性能下降。由于伪代码可能比文字更容易理解这一点,因此打印如下内容可能会很有趣:

# Do all of the following once for training data, AND once for validation data    
tot_num_labels = 0
for image in images:
    tot_num_labels += len(image.get_all_labels())
avg_labels_per_image = tot_num_labels / float(num_images)
print("Avg. num labels per image = ", avg_labels_per_image)

for label in range(num_labels):
    tot_shared_labels = 0
    for image in images_with_label(label):
        tot_shared_labels += (len(image.get_all_labels()) - 1)
    avg_shared_labels = tot_shared_labels / float(len(images_with_label(label)))
    print("On average, images with label ", label, " also have ", avg_shared_labels, " other labels.")

对于单个数据集,这并不能提供太多有用的信息,但是如果您为训练和验证集执行此操作,您可以看出如果数字非常不同,它们的分布是完全不同的

最后,我有点担心您的第一个矩阵中的某些列如何在许多不同的行上出现_exactly_相同的平均预测。我不太确定是什么原因造成的,但这可能有助于调查。

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如何改进?

如果您还没有,我建议您查看 data augmentation 以获取您的训练数据。由于您使用的是图像,因此您可以尝试将现有图像的旋转版本添加到您的数据中。

特别是对于您的多标签案例,目标是检测不同类型的对象,尝试简单地将一堆不同的图像(例如两个或四个图像)连接在一起也可能很有趣。然后,您可以将它们缩小到原始图像大小,并作为标签分配原始标签集的并集。合并图像的边缘会出现有趣的不连续性,我不知道这是否有害。也许它不适用于您的多对象检测情况,在我看来值得一试。