Предварительная обработка данных является важным шагом в разработке эффективных глубоких нейронных сетей. Правильно подготовленные данные могут повысить точность модели и эффективность обучения. В этой статье излагаются практические методы, используемые для предварительной обработки данных для приложений глубокого обучения.

Очистка данных

Очистка данных включает в себя удаление или исправление неточных, непоследовательных или неполных точек данных. Этот шаг гарантирует, что модель учится на надежной информации. Методы включают обработку недостающих значений, удаление дубликатов и исправление ошибок.

Нормализация и стандартизация

Нормализация масштабирует данные в конкретный диапазон, часто [0, 1], что помогает в более быстрой конвергенции во время обучения. Стандартизация преобразует данные в среднее значение нуля и стандартное отклонение одного. Оба метода улучшают стабильность модели и производительность.

Особенности инженерии

Создание значимых функций из необработанных данных может улучшить обучение модели. Методы включают кодирование категориальных переменных, извлечение признаков даты/времени и создание терминов взаимодействия. Выбор функций также снижает размерность и шум.

Увеличение данных

Увеличение данных искусственно увеличивает размер набора обучающих данных путем применения преобразований. Общие методы включают переворачивание, поворот или обрезку изображений и добавление шума к точкам данных. Этот метод помогает предотвратить переобучение и улучшает обобщение.