Kuidas valida backbone klassifikatsiooniks?

Klassifikatsioonitöö jaoks backbone'i valik sõltub mitmest tegurist:

1. Andmetüüp ja ülesanne: Piltide jaoks kasutatakse sageli konvolutsioonilisi närvivõrke (CNN) nagu ResNet, EfficientNet, MobileNet. Teksti jaoks sobivad transformeerijad (BERT, RoBERTa).

2. Jõudluse ja ressursside nõuded: Kui oluline on kiirus ja väike mälu kasutus, valitakse kergeid mudeleid (MobileNet, EfficientNet-lite). Maksimaalse täpsuse jaoks on sobivad raskemad ja sügavamad võrgud.

3. Eelnevalt treenitud kaalude kättesaadavus: Kasutades suuri andmekogusid (ImageNet, COCO) eelnevalt treenitud mudeleid, kiirendab treeningut ja parandab kvaliteeti.

4. Framework'iga ühilduvus: Veenduge, et valitud backbone on toetatud teie ML framework'is (TensorFlow, PyTorch).

5. Arhitektuuri omadused: Mõned backbone'id sobivad paremini teatud andmetüüpidele või ülesannetele (näiteks ResNet töötab hästi piltidega, EfficientNet on tasakaalustatud täpsuse ja kiiruse osas).

Näide valikust:

• Mobiilirakenduse jaoks piiratud ressurssidega — MobileNetV2.
• Võimsal GPU-l töötava serveri jaoks maksimaalse täpsusega — ResNet-101 või EfficientNet-B7.

Oluline on katsetada ja hinnata mudeleid teie konkreetse ülesande ja andmete põhjal.