Influence of training dataset selection on the performance of a machine learning model
Notice bibliographique
Résumé
To observe the growth dynamics of the canola flowers during the blooming season and estimate the harvest forecast of the Canola crops, an application called ‘Flower Counter’ has been developed by the researchers of P2IRC located at the University of Saskatchewan. The model has been developed using Deep Learning (DL) based Multi-column Convolutional Neural Network (MCNN) algorithm and TensorFlow framework. This is an object counting model, that counts the Canola flowers from the images based on the learning from a given set of training images, called ‘ground-truths’. This work proposes to compose a good training dataset that would give good accuracy with a robust object detection model by using different training and testing combinations. Various evaluation techniques have been used in this work to check the impact of the training dataset, on the testing results of the model and generalizability. The primary goal of this research work is to define a good training dataset composition having diversity. A good composition also consists of different characteristics present in the dataset, that can impact the testing results and can help in creating a robust object counting model. Different characteristics of the training datasets and testing datasets are used to evaluate the most prominent characteristics and features that impact the test results. The objective is also to evaluate the impact of training dataset selection on testing results produced by the ML model in terms of accuracy. This work would help the researchers and plant scientists gain knowledge about the diversity of characteristics for the composition of a training dataset. This can give insights to reduce the manual effort which is required to create ground truth for training models by identifying the characteristics that impact testing results. Since the entire training of the model depends on the datasets collected during diverse weather conditions, there could be factors that could impact some of the experimental results. The research area for training dataset selection has not been explored much, and this research work will give good insights about model generalization capability and scopes for manual work utilization for getting a robust object counting model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».