Wie groß ist der Teil des Trainingsdatensatzes, der im Allgemeinen Hintergrunddaten sein sollte, wenn man ein Deep Learning Modell trainiert? Antworte mir, als wäre ich ein Datenwissenschaftler, der Erfahrung in Deep Learning und Computer Vision hat. Zitiere einige Studien zu diesem Thema.
Da ein Datenwissenschaftler mit einigen Erfahrungen in Deep Learning und Computer-Vision, die Bestimmung des entsprechenden Teils der Hintergrunddaten für Objekt-Erkennung Deep Learning Modelle können abhängig von der spezifischen Anwendungsfall und die Größe des Datensatzes zur Verfügung. Allerdings ist ein häufig verwendetes Verhältnis für den Hintergrund zu Objekt-Daten ist 3:1 oder 4:1, mit einigen Studien, die darauf hindeuten, dass ein größerer Anteil von Hintergrunddaten kann zu einer besseren Leistung in Objekt-Erkennung Aufgaben führen. Eine Studie von Redmon et al. (2016) deutet darauf hin, dass ein höherer Anteil von Hintergrunddaten zu verbessern Objekt-Erkennung Leistung. Die Autoren trainierten Objekt-Erkennung Modelle mit der beliebten YOLO (You Only Look Once) Architektur und festgestellt, dass eine größere Anteil von Hintergrunddaten können zu einer verbesserten Objekt-Erkennung Leistung führen. Die Autoren geschult Objekt-Erkennung Modelle mit der schnelleren R-CNN-Architektur und gefunden, dass die Erhöhung des Anteils der Hintergrunddaten von Ren et al. (2015) auch schlägt vor, dass mit einem größeren Anteil an Hintergrunddaten zu verbessern.