Качество датасета напрямую влияет на точность модели. Даже самая продвинутая архитектура нейросети не сможет компенсировать плохо подготовленные данные. Разбираем, что можно сделать чтобы датасет работал лучше.
1. Баланс классов
Дисбаланс классов — одна из самых частых проблем. Если в датасете 90% примеров одного класса и 10% другого, модель будет предсказывать преобладающий класс чаще, чем нужно.
- Используйте oversampling редких классов или undersampling частых
- Применяйте аугментацию для миноритарных классов
- Взвешивайте функцию потерь — давайте больший вес редким классам
2. Аугментация данных
Аугментация позволяет увеличить объём обучающей выборки без дополнительной разметки. Для изображений популярны:
- Горизонтальное и вертикальное отражение
- Случайное кадрирование и масштабирование
- Изменение яркости, контрастности и насыщенности
- Случайные аффинные преобразования
3. Контроль качества разметки
Ошибки в разметке — шум, который снижает точность модели. Для контроля качества применяют:
- IAA (Inter-Annotator Agreement) — метрика согласованности между разметчиками
- Двойная независимая разметка и разрешение конфликтов
- Регулярные аудиты выборок
4. Репрезентативность выборки
Датасет должен отражать реальные условия применения модели. Если модель будет работать при разном освещении — в датасете должны быть примеры при разном освещении.