Data Augmentation y Transfer Learning para detectar neumonía
Clase 14 de 15 • Curso de Redes Neuronales Convolucionales
Resumen
¿Quieres que tu modelo detecte neumonía con alta precisión en el mundo real? La implementación de técnicas avanzadas como Data Augmentation y Transfer Learning puede ser clave para mejorar significativamente el rendimiento de sistemas basados en redes neuronales convolucionales (CNN). A continuación, descubrirás cómo estas técnicas logran fortalecer y optimizar la capacidad predictiva del modelo.
¿Cómo mejorar tu modelo con Data Augmentation?
El Data Augmentation es una forma práctica de robustecer tu sistema mediante modificaciones diversas a las imágenes de entrenamiento. Algunas técnicas destacadas son:
- Random resize crop: toma de manera aleatoria un recorte de la imagen generando un segmento de 224x224 píxeles.
- Random horizontal flip: realiza un reflejo horizontal aleatorio de la imagen original.
Para validar, usualmente se aplican operaciones diferentes, tales como:
- Resize: ajusta la escala de la imagen a 256x256 píxeles.
- Center crop: genera un recorte central único de 224x224 píxeles desde la imagen ajustada.
Estas acciones potencian diversidad en tu dataset y preparan al modelo para aplicaciones prácticas.
¿Qué beneficios logra agregar capas nuevas a tu CNN?
Integrar capas adicionales puede aumentar significativamente el rendimiento predictivo del modelo. Inicialmente, al implementar estas modificaciones se observó:
- Mejora significativa del accuracy, pasando del 69% al 86%.
- Mayor complejidad en la arquitectura, algo que requiere un manejo cuidadoso para evitar problemas computacionales.
Por ejemplo, la estructura mejorada puede incluir convoluciones, activación, pooling y funciones adicionales como flatten, logrando distinguir dos categorías importantes: neumonía y persona sana.
¿Por qué aplicar Transfer Learning aumenta tanto la efectividad?
La técnica de Transfer Learning, especialmente usando arquitecturas previamente entrenadas como ResNet50, permite reutilizar conocimiento adquirido con grandes datasets:
- Al usar ResNet50 previamente entrenada sobre ImageNet, se aprovecha el conocimiento de reconocimiento de patrones generales.
- Tiempo de entrenamiento un poco mayor (8 minutos y medio en comparación con 6 minutos anteriores), pero con resultados significativamente mejores.
- Resultado notable al alcanzar un accuracy del 96%, pasando de un inicial 69%.
- Evaluaciones de métricas clave (F1 score y curva ROC) muestran altos valores cercanos a la perfección.
Esta metodología simplifica considerablemente el trabajo ya que no requiere diseñar arquitecturas desde cero.
¿Qué otras técnicas te gustaría conocer para mejorar tus modelos? ¡Comparte tus intereses y dudas en los comentarios!