Data Augmentation y Transfer Learning para detectar neumonía

Clase 14 de 15Curso 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!