AutoML数据增广


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是一个专注于数据扩充的自动化工具。 它利用贝叶斯优化来发现针对您的图像数据集定制的数据增强策略。 DeepAugment的主要优点和特点是:

  • 降低CNN模型的错误率(WRN-28-10显示CIFAR10的错误率降低了60%)
  • 通过自动化流程可以节省时间
  • 比谷歌之前的解决方案————快50倍

和记注册完成的包在上。你可以通过运行以下命令来在终端上安装它:

$ pip install deepaugment

你也可以访问项目的或运行谷歌Colab笔记本。要想了解更多关于我是如何构建这个的,请继续阅读!

引言

数据是人工智能应用中最关键的部分。没有足够的标记数据常常导致过度拟合,这意味着模型将无法归纳为未发现的示例。这可以通过数据扩充来缓解,数据扩充可以有效地增加网络所看到的数据的数量和多样性。它是通过对原始数据集(如旋转、裁剪、遮挡等)应用转换,人为地生成新数据来实现的。然而,确定哪种增强对手头的数据集最有效并不是一项简单的任务。为了解决这个问题,谷歌去年发布了,它通过使用发现了给定数据集的优化增强。
和记注册 由于强化学习模块的存在,使用谷歌的AutoAugment需要强大的计算资源。由于获得所需的计算能力代价高昂,因此我开发了一种新的方法——,它使用而不是强化学习。

如何获得更好的数据

努力改进数据质量通常比努力改进模型获得更高的投资回报。改进数据有三种主要方法:收集更多的数据、合成新数据或扩展现有数据。收集额外的数据并不总是可行的,而且可能很昂贵。所做的数据合成是很有前途的,但也很复杂,可能。

另一方面,数据扩充简单且影响很大。它适用于大多数数据集,并通过简单的图像转换完成。然而,问题是确定哪种增强技术最适合当前的数据集。发现正确的方法需要耗时的实验。即使经过多次实验,机器学习(ML)工程师仍然可能找不到最佳选择。
对于每个图像数据集,有效的增强策略是不同的,一些增强技术甚至可能对模型有害。例如,如果使用,应用旋转会使模型变得更糟,因为在“6”上180度旋转会使它看起来像“9”,而仍然被标记为“6”。另一方面,对卫星图像应用旋转可以显著改善结果,因为无论旋转多少次,从空中拍摄的汽车图像仍然是一辆汽车。

DeepAugment:闪电般迅速的autoML

DeepAugment旨在作为一种快速灵活的autoML数据扩充解决方案。更具体地说,它被设计为AutoAugment的更快和更灵活的替代品。()AutoAugment是2018年最令人兴奋的发布之一,也是第一种使用强化学习来解决这一特定问题的方法。在本文发表时,没有提供控制器模块,这阻碍了用户为自己的数据集使用它。此外,学习增强策略需要15,000次迭代,这需要巨大的计算资源。即使源代码完全可用,大多数人也无法从中受益。
deepaugmented通过以下设计目标来解决这些问题:
1.在保证结果质量的前提下,最小化数据扩充优化的计算复杂度。
2.模块化和人性化。
和记注册 为了实现第一个目标,与AutoAugment相比,DeepAugment的设计具有以下差异:

  • 使用贝叶斯优化代替强化学习(需要更少的迭代)(~100x加速)
  • 最小化子模型大小(降低每次训练的计算复杂度)(~20x加速)
  • 减少随机扩充搜索空间设计(减少所需的迭代次数)

和记注册为了实现第二个目标,即使DeepAugment模块化和人性化,用户界面的设计方式为用户提供了广泛的可能性配置和模型选择(例如,选择子模型或输入自设计的子模型,请参阅)。

设计扩充策略

和记注册DeepAugment旨在为给定的图像数据集找到最佳的扩充策略。增强策略被定义为五个子策略的总和,这两个子策略由两种类型的增强技术和两个实值[0,1]组成,决定了每种增强技术的应用能力。我使用包实现了增强技术,imgaug包以其大量的增强技术(见下文)而闻名。

当多样化和随机应用时,增强是最有效的。例如,与其旋转每个图像,不如旋转图像的某些部分,剪切另一部分,然后对另一部分应用颜色反转。基于这一观察,Deepaugment对图像随机应用五个子策略之一(包括两个增强)。优化过程中,每个图像被五个子策略之一增强的概率(16%)相等,而完全不被增强的概率为20%。
虽然这个策略设计受到了autoaugmented的启发,但有一个主要的区别:我没有使用任何参数来应用子策略的概率,以便使策略的随机性更低,并允许在更少的迭代中进行优化。

和记注册这个策略设计为贝叶斯优化器创建了一个20维的搜索空间,其中10个维度是分类(增强技术的类型),其他10个维度是实值(大小)。由于涉及到分类值,我将贝叶斯优化器配置为使用随机森林估计器。

DeepAugment如何找到最佳策略

DeepAugment的三个主要组件是控制器(贝叶斯优化器),增强器和子模型,整个工作流程如下:控制器采样新的增强策略,增强器按新策略转换图像,子模型是通过增强图像从头开始训练。
根据子模型的训练历史计算奖励。奖励返回给控制器,控制器使用此奖励和相关的增强策略更新代理模型(请参阅下面的“贝叶斯优化如何工作”一节)。然后控制器再次采样新策略,并重复相同的步骤。此过程循环,直到达到用户确定的最大迭代次数。
和记注册 控制器(贝叶斯优化器)是使用库的ask-and-tell方法实现的。它被配置为使用一个随机森林估计器作为其基本估计器,并期望改进作为其获取函数。

DeepAugment的基本工作流程

贝叶斯优化是如何工作的

贝叶斯优化的目的是找到一组最大化目标函数值的参数。 贝叶斯优化的工作循环可以概括为:
1.建立目标函数的代理模型
2.查找代理上执行得最好的参数
3.使用这些参数执行目标函数
4.使用这些参数和目标函数的得分更新代理模型
5.重复步骤2-4,直到达到最大迭代次数
有关贝叶斯优化的更多信息,请阅读高级的这篇解释的,或者看一下。

和记注册贝叶斯优化的二维描述,其中x和y轴表示增强类型,点(i,j)处的颜色表示用增强i和j所增强的数据进行训练时CNN模型的精度。

贝叶斯优化的权衡

目前用于超参数优化的标准方法有随机搜索、网格搜索、贝叶斯优化、进化算法和强化学习,按方法复杂度排序。在超参数优化的精度、成本和计算时间方面,贝叶斯优化优于网格搜索和随机搜索(参见的经验比较)。这是因为贝叶斯优化从先前参数的运行中学习,与网格搜索和随机搜索相反。
当贝叶斯优化与强化学习和进化算法进行比较时,它提供了具有竞争力的准确性,同时需要更少的迭代。例如,为了学习好的策略,谷歌的迭代15,000次(这意味着训练子CNN模型15,000次)。另一方面,贝叶斯优化在100-300次迭代中学习良好的策略。贝叶斯优化的经验法则是使迭代次数等于优化参数的次数乘以10。

和记注册超参数优化方法的直观比较。通过比较类别,加号(+)的数量表示该方法有多好。

挑战及对策

挑战1:优化增强需要大量的计算资源,因为子模型应该从头开始反复训练。大大减慢了我的工具的开发过程。 尽管使用贝叶斯优化使其更快,但优化过程仍然不够快,无法使开发变得可行。
和记注册 对策:我开发了两种解决方案。首先,我优化了子CNN模型(见下图),这是该过程的计算瓶颈。其次,我以更确定的方式设计了增强策略,使贝叶斯优化器需要更少的迭代。

设计子CNN模型。它在AWS p3.2x大型实例(带有112 TensorFLOPS的Tesla V100 GPU)上以32x32图像在约30秒(120个周期)的时间内完成培训。

挑战2:我在DeepAugment的开发过程中遇到了一个有趣的问题。在通过一遍又一遍地训练子模型来优化增强期间,它们开始过度拟合验证集。当我更改验证集时,我发现的最佳策略表现不佳。这是一个有趣的例子,因为它不同于一般意义上的过度拟合,即模型权重过度拟合数据中的噪声。
对策:我没有使用相同的验证集,而是将剩余的数据和训练数据保留为“种子验证集”,并在每次子CNN模型训练时对1000个图像的验证集进行采样(参见下面的数据管道)。这解决了增强过度拟合问题。

如何集成到ML pipeline中

DeepAugment发布在上。你可以通过运行以下命令来在终端安装它:

$ pip install deepaugment

并且使用方便:

from deepaugment.deepaugment import DeepAugment
deepaug = DeepAugment(my_images, my_labels)
best_policies = deepaug.optimize()

通过配置DeepAugment,可以获得更高级的用法:

from keras.datasets import cifar10
# my configuration
my_config = {
    "model": "basiccnn",
    "method": "bayesian_optimization",
    "train_set_size": 2000,
    "opt_samples": 3,
    "opt_last_n_epochs": 3,
    "opt_initial_points": 10,
    "child_epochs": 50,
    "child_first_train_epochs": 0,
    "child_batch_size": 64
}
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# X_train.shape -> (N, M, M, 3)
# y_train.shape -> (N)
deepaug = DeepAugment(x_train, y_train, config=my_config)
best_policies = deepaug.optimize(300)

有关更详细的安装/使用信息,请访问项目的或运行Google Colab笔记本。

结论

据我们所知,DeepAugment是第一种利用贝叶斯优化来寻找最佳数据增强的方法。 数据增强的优化是最近的一个研究领域,AutoAugment是解决这一问题的首批方法之一。
和记注册 Deepaugment对开源社区的主要贡献在于它使进程具有可扩展性,允许用户在不需要大量计算资源的情况下优化扩充策略*。它是非常模块化的,比以前的解决方案AutoAugment快50倍以上。

WideResNet-28-10 CNN模型与CIFAR10图像在被Deepaugment发现的策略增强和不增强时的验证精度比较验证精度提高8.5%,相当于减少了60%的误差。

结果表明,使用CIFAR-10小图像数据集的WideResNet-28-10模型与不使用增强的模型和数据集相比,Deepaugment可以减少60%的误差。
Deepaugment目前只优化图像分类任务的增强。它可以扩展到优化对象检测或分割任务,如果你愿意,我欢迎你的贡献。但是,我认为最好的增强策略非常依赖于数据集的类型,而不是任务(例如分类或对象检测)。这意味着无论任务是什么,AutoAugment都应该找到类似的策略,但如果这些策略最终变得非常不同,那将是非常有趣的!
虽然DeepAugment目前适用于图像数据集,但将其扩展到文本、音频或视频数据集将非常有趣。同样的概念也适用于其他类型的数据集。
*使用AWS P3.X2Large实例,DeepAugment在CIFAR-10数据集上花费4.2小时(500次迭代),成本约为13美元。

感谢

我在计划期间的三个星期内完成了这个项目。我感谢程序总监和的非常有用的指导,感谢我的技术顾问帮助我解决问题。我感谢,,和在这篇博客文章中提出的建议和编辑工作。
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资源

GitHub:
演示幻灯片:
Colab教程:
感谢和。

本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《AutoML for Data Augmentation》作者:Barış Özmen
译者:Viola 审校:么凹

本文为云栖社区原创内容,未经允许不得转载。

本文发表于2019年04月28日 13:00
(c)注:本文转载自https://my.oschina.net/yunqi/blog/3043410,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为,请联系我们,我们会及时删除.

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又是一年五一,祝我们工人阶级劳动节快乐! 今年被困在北京了,离境再入境需要隔离十五天。只能京津冀周边走一走了,想出去玩啊啊啊啊啊~

人活一辈子,不是一年两年。时间是有连续性的,做抉择的时候要多看几步。保持警惕,大丈夫有所为,有所不为。

和记注册跟人接触,不要想:我能从你身上得到什么,要想:我能给你什么。 想通了,内核就稳了。

和记注册这个世界上,别人只会看你现在的样子而不是以后的样子。你以后的样子只有自己才相信。如果没有执行力,一切都是虚妄。

和记注册对普通人来说,人和人相处其实最重要的是感觉。感觉不好,你说什么都没用,怎么解释都没用,越说越错,反正最后不好的锅都往你身上扣。所谓“说你行你就行,不行也行。说你不行,你就不行,行也不行”就是这个意思。狼要吃人根本不需要理由,你也同样叫不醒装睡的人。遇到这种情况,早点闪人才是上策。不过大部分人的问题是没有闪人的心态,能力,和资源。

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