Передпроцесорами даних є вирішальним кроком у розробці ефективних глибоко нейромереж. Правильно підготовлені дані можуть підвищити точність моделі та ефективність тренувань. Ця стаття визначає практичні методики, які використовуються для обробки даних для глибоких навчальних додатків.

Очищення даних

Чистка даних передбачає видалення або виправлення неточних, невідповідних або неповних точок даних. Цей крок забезпечує, що модель вивчається від надійної інформації. Методи включають використання відсутніх значень, видалення дублікатів і виправлення помилок.

Нормалізація та стандартизування

Нормалізація даних для конкретного діапазону, часто [0, 1], що допомагає при більшій швидкості конвергенції під час тренувань. Стандартизація трансформує дані, щоб мати нуль і стандартне відхилення одного. Обидва методи покращують стійкість моделі і продуктивність.

Характеристика

Створення значущих функцій з сировини може підвищити модельне навчання. Методики включають кодування категоричних змінних, визначення дати / часу функцій, створення умов взаємодії. Вибір функції також зменшує габаритність і шум.

Оздоблення даних

Зняття даних штучно збільшує розмір набору даних, використовуючи перетворення. Загальні методи включають фліппінінг, обертання або обсадні зображення, і додавання шуму в пункти даних. Ця методика допомагає запобігти перенаряддя та покращує узагальнення.