Тестовая выборка в контексте классификации изображений - это набор изображений, который не участвует в обучении модели, а используется для оценки ее точности и обобщающей способности.
Для улучшения обучения модели классификации рентгенограмм по 5 классам, если наблюдаются проблемы с точностью и обобщающей способностью модели, можно применить следующие подходы:
1. Использовать data augmentation: создание дополнительных обучающих изображений путем применения к ним случайных трансформаций, таких как повороты, отражения, изменение размера и яркости. Это поможет модели изучить разнообразные варианты изображений и повысить ее способность к обобщению.
2. Использовать более сложные и глубокие модели нейронных сетей, например, ResNet, Inception или DenseNet. Эти модели способны извлекать более высокоуровневые признаки из изображений и могут улучшить точность классификации.
3. Использовать более продвинутые техники оптимизации, такие как изменение learning rate, использование регуляризации, dropout и batch normalization. Эти методы могут помочь в борьбе с переобучением и незначительными изменениями в точности.
4. Попробовать использовать другие метрики качества модели, не только AUC, например, accuracy, precision, recall и F1-score. Это позволит получить более полное представление о качестве классификации.
5. Провести анализ и оптимизацию гиперпараметров модели, таких как количество слоев, размеры фильтров, шаг обучения и количество эпох обучения.
Пример кода для создания генераторов данных и инициализации модели может быть следующим:
```python
# Создание генераторов данных
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='categorical')
# Инициализация модели
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dense(5, activation='softmax')
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=train_steps, epochs=num_epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=validation_steps)
```
Для эффективного улучшения модели и решения указанных проблем, следует провести анализ результатов обучения, экспериментировать с различными подходами и методами, а также тщательно настраивать гиперпараметры модели.