Trong giới thị giác máy tính, chúng ta luôn theo đuổi hai mục tiêu: độ chính xác cao hơn và thời gian huấn luyện nhanh hơn. Cách làm thông thường là sử dụng những hình ảnh lớn nhất, chất lượng cao nhất ngay từ đầu. Nhưng sẽ ra sao nếu có một phương pháp hiệu quả hơn, đi ngược lại suy nghĩ thông thường nhưng có thể mang lại cho bạn cả hai lợi ích trên?
Xin giới thiệu progressive resizing (tạm dịch: phương pháp huấn luyện với kích thước ảnh tăng dần).
Kỹ thuật đơn giản nhưng vô cùng mạnh mẽ này là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho bất kỳ ai đang huấn luyện các mô hình học sâu trên dữ liệu hình ảnh. Nó bao gồm việc bắt đầu quá trình huấn luyện với những hình ảnh nhỏ, độ phân giải thấp và tăng dần kích thước của chúng khi quá trình huấn luyện tiến triển. Đây không phải là một lối đi tắt, mà là một cách huấn luyện thông minh hơn giúp xây dựng các mô hình mạnh mẽ và chính xác hơn trong thời gian ngắn hơn.
Hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao phương pháp này hiệu quả và cách bạn có thể triển khai nó trong dự án tiếp theo của mình.
Progressive Resizing là gì?
Progressive resizing là một chiến lược huấn luyện theo từng giai đoạn. Thay vì cung cấp cho mô hình của bạn những hình ảnh có độ phân giải đầy đủ 512×512 pixel trong hàng trăm epoch, bạn hãy chia nhỏ quy trình:
- Giai đoạn 1: Đầu tiên, bạn huấn luyện mô hình của mình trên các hình ảnh nhỏ, ví dụ: 128×128 pixel.
- Giai đoạn 2: Khi hiệu suất của mô hình trên các ảnh nhỏ bắt đầu ổn định, bạn lấy các trọng số đã học được và sử dụng chúng làm điểm khởi đầu để tiếp tục huấn luyện trên các ảnh lớn hơn, chẳng hạn như 256×256 pixel.
- Giai đoạn 3: Bạn có thể lặp lại quy trình này, chuyển sang độ phân giải mục tiêu cuối cùng (ví dụ: 512×512) cho các giai đoạn tinh chỉnh cuối cùng.
Hãy tưởng tượng nó giống như học vẽ. Bạn không bắt đầu với những chi tiết nhỏ bé, phức tạp. Bạn phác thảo những hình dạng và đường nét tổng quan trước (huấn luyện trên ảnh nhỏ), sau đó dần dần thêm các chi tiết và kết cấu tinh xảo hơn (huấn luyện trên ảnh lớn hơn).
Tại sao bạn nên sử dụng Progressive Resizing: Những lợi ích cốt lõi
Đây không chỉ là một mẹo hay; nó mang lại những lợi thế hữu hình có thể cải thiện đáng kể toàn bộ quy trình huấn luyện của bạn.
1. Đẩy nhanh tốc độ huấn luyện
Huấn luyện trên các hình ảnh nhỏ nhanh hơn đáng kể. Mỗi hình ảnh chứa ít pixel hơn, có nghĩa là mô hình cần ít phép tính hơn để xử lý một lô dữ liệu. Bằng cách dành phần lớn các epoch đầu tiên cho những hình ảnh nhỏ này, mô hình của bạn sẽ học được các đặc trưng nền tảng, tổng quan (như hình dạng và màu sắc cơ bản) chỉ trong một khoảng thời gian ngắn. Điều này có nghĩa là bạn sẽ có được một mô hình tương đối tốt nhanh hơn rất nhiều.
2. Xây dựng mô hình thông minh hơn, mạnh mẽ hơn
Bắt đầu với hình ảnh nhỏ hoạt động như một hình thức điều chuẩn (regularization) mạnh mẽ. Nó buộc mô hình phải học các mẫu quan trọng nhất ở cấp độ cao mà không bị phân tâm bởi các chi tiết nhỏ, nhiễu. Điều này giúp ngăn chặn việc học vẹt (overfitting) sớm. Khi bạn đưa vào các hình ảnh lớn hơn sau đó, mô hình đã có một nền tảng vững chắc và có thể tập trung vào việc học các đặc trưng phức tạp và tinh vi hơn. Điều này thường dẫn đến khả năng tổng quát hóa tốt hơn và độ chính xác cuối cùng cao hơn.
3. Tối ưu hóa tài nguyên GPU
Phần tốn kém nhất về mặt tính toán trong quá trình huấn luyện là làm việc với hình ảnh lớn. Bằng cách dành công việc nặng nhọc này cho các giai đoạn tinh chỉnh cuối cùng, bạn sử dụng tài nguyên GPU của mình hiệu quả hơn. Bạn thường có thể sử dụng kích thước lô (batch size) lớn hơn trong các giai đoạn đầu, giúp tăng tốc quá trình hơn nữa.
4. Một điểm khởi đầu thông minh hơn (Tự học chuyển giao)
Mỗi giai đoạn của progressive resizing về cơ bản là một hình thức học chuyển giao (transfer learning). Các trọng số học được trên ảnh 128×128 cung cấp một điểm khởi đầu tốt hơn nhiều cho việc huấn luyện trên ảnh 256×256 so với việc bắt đầu từ đầu. Mô hình của bạn không chỉ học; nó đang xây dựng dựa trên kiến thức đã tích lũy của chính nó, dẫn đến quá trình huấn luyện mượt mà và hiệu quả hơn.
Cách triển khai Progressive Resizing: Một quy trình đơn giản
Bạn đã sẵn sàng để thử chưa? Dưới đây là một kế hoạch đơn giản để tích hợp progressive resizing vào dự án tiếp theo của bạn.
- Bắt đầu nhỏ: Bắt đầu bằng cách huấn luyện mô hình của bạn trên các hình ảnh có độ phân giải thấp (ví dụ: 128×128). Huấn luyện trong một số epoch nhất định hoặc cho đến khi độ chính xác trên tập kiểm tra (validation accuracy) bắt đầu ổn định.
- Lưu và chuyển đổi: Lưu lại các trọng số của mô hình đã huấn luyện. Sau đó, tạo một bộ tải dữ liệu mới với các hình ảnh lớn hơn (ví dụ: 256×256) và điều chỉnh mô hình của bạn để chấp nhận kích thước đầu vào mới.
- Tải và tinh chỉnh: Tải các trọng số đã lưu vào mô hình của bạn và tiếp tục huấn luyện trên các hình ảnh lớn hơn. Ở giai đoạn này, bạn nên sử dụng tốc độ học (learning rate) thấp hơn để tinh chỉnh.
- Lặp lại để hoàn thành: Tiếp tục quy trình này, tăng kích thước hình ảnh và tinh chỉnh cho đến khi bạn đạt được độ phân giải mục tiêu cuối cùng. Vài epoch cuối cùng trên các hình ảnh kích thước đầy đủ sẽ củng cố sự hiểu biết của mô hình về các chi tiết tinh vi nhất.
Hãy nhớ điều chỉnh kích thước lô (batch size) của bạn khi tăng độ phân giải hình ảnh. Hình ảnh lớn hơn tiêu tốn nhiều bộ nhớ GPU hơn, vì vậy bạn có thể sẽ cần giảm số lượng hình ảnh trên mỗi lô để tránh lỗi.
Lời kết: Một thay đổi nhỏ cho một tác động lớn
Progressive resizing là một trong những kỹ thuật đơn giản để triển khai nhưng lại có tác động sâu sắc đến kết quả của bạn. Bằng cách có chiến lược về cách bạn đưa dữ liệu vào mô hình, bạn có thể cắt giảm thời gian huấn luyện, giảm chi phí tính toán và cuối cùng là xây dựng một mô hình thị giác máy tính chính xác và đáng tin cậy hơn.
Vì vậy, lần tới khi bạn bắt đầu một công việc huấn luyện, đừng chỉ bắt đầu với kích thước lớn ngay từ đầu. Hãy bắt đầu nhỏ, và để mô hình của bạn phát triển thành một người học tốt hơn, hiệu quả hơn.