اعتبار سنجی تصاویر ورودی

اندازه تصاویر ورودی اعتبارسنجی باید در حالت ایده آل با اندازه ورودی مورد استفاده در طول آموزش مطابقت داشته باشد تا در فرآیند ارزیابی، سازگاری و قابلیت مقایسه را تضمین کند. این به این معنی است که تصاویر اعتبارسنجی باید قبل از ورود به مدل برای ارزیابی، به ابعاد مشابه تصاویر آموزش تغییر اندازه یا برش داده شوند. حفظ سازگاری در اندازه تصاویر ورودی بین آموزش و اعتبارسنجی مهم است زیرا:

• سازگاری مدل: مدل های شبکه عصبی معمولاً طراحی شده اند تا تصاویر ورودی با اندازه خاصی را قبول کنند. استفاده از اندازه های مختلف در طول آموزش و اعتبارسنجی ممکن است منجر به ابعاد ورودی ناسازگار شود، که منجر به خطاها یا رفتار غیرمنتظره می شود.

• سازگاری ارزیابی: ارزیابی عملکرد مدل بر روی داده های اعتبارسنجی که اندازه آنها با داده های آموزش متفاوت است، ممکن است نمایانگر دقیق عملکرد واقعی آن نباشد. اندازه های ورودی سازگار اطمینان می دهد که مدل تحت شرایط مشابهی با آموزش ارزیابی می شود.

• مقایسه عادلانه: اندازه های ورودی سازگار امکان مقایسه های عادلانه بین مدل های مختلف یا پیکربندی ها را فراهم می کند. اگر مدل های مختلف با اندازه های ورودی مختلف آموخته شوند، عملکرد آنها نمی تواند بدون در نظر گرفتن این تفاوت، مستقیماً مقایسه شود. برای اطمینان از سازگاری، توصیه می شود تا تصاویر اعتبارسنجی را برای مطابقت با اندازه ورودی مورد استفاده در آموزش پیش پردازش کنید. این ممکن است شامل تغییر اندازه، برش یا پد کردن تصاویر به میزان لازم باشد. علاوه بر این، مهم است که مراحل پیش پردازش و اندازه های ورودی مورد استفاده در هر دو آموزش و اعتبارسنجی را برای اطمینان از شفافیت و قابلیت تکرار در فرآیند ارزیابی، ثبت کنید.