Text query to image - Integrated project 4

Enhanced-Conclusions.md

Выводы и рекомендации Mazaltov at Alef Invest:

1. В рамках данного проекта была проведена работа по обучению моделей для предсказания соответствия между текстовыми запросами и изображениями.

2. Исходные данные включали:

   • Набор из 1000 уникальных изображений
   • Датасет с наименованиями файлов изображений
   • Датасет с экспертной оценкой соответствия изображений и запросов (около 15% выборки)
   • Датасет с оценкой соответствия, полученной краудсорсингом (около 95% выборки)

3. Для обучения были выбраны две модели: линейная регрессия и полносвязная нейронная сеть с 4 слоями.

4. Оптимальная конфигурация нейронной сети была определена путем перебора количества нейронов на каждом из первых трех слоев. Лучшие результаты показала модель с архитектурой:

   • 150 нейронов на первом слое
   • 50 нейронов на втором слое
   • 5 нейронов на третьем слое
   • 1 нейрон на выходном слое

5. Обе модели показали схожие значения метрики MSE, что указывает на сопоставимую производительность.

6. Для тестирования была разработана функция, принимающая текстовое описание и возвращающая наиболее подходящее изображение согласно метрике.

7. Результаты тестирования показали, что обе модели демонстрируют неудовлетворительную производительность в предсказании изображений по текстовым запросам. Линейная регрессия выдает одно и то же изображение на все запросы, а нейронная сеть предлагает изображения, не соответствующие описанию.

8. Возможные причины низкой производительности моделей:

   • Некачественная разметка исходных данных
   • Сильное смещение баланса оценок в сторону нуля
   • Неоптимальный выбор архитектуры модели или метрики оценки

9. Рекомендации для улучшения результатов:

   а) Улучшение качества данных:

   • Провести аудит и валидацию существующей разметки
   • Дополнить датасет качественно размеченными примерами с высоким соответствием между изображениями и текстовыми описаниями
   • Рассмотреть возможность привлечения экспертов для дополнительной проверки и уточнения разметки

   б) Предобработка и анализ данных:

   • Провести более глубокий анализ распределения оценок соответствия
   • Применить методы балансировки данных, если обнаружится сильный перекос
   • Исследовать и применить более продвинутые методы векторизации текста и изображений

   в) Совершенствование моделей:

   • Экспериментировать с другими архитектурами нейронных сетей, например, CNN для обработки изображений и LSTM или Transformer для обработки текста
   • Рассмотреть применение предобученных моделей и transfer learning (например, BERT для текста и ResNet для изображений)
   • Исследовать возможность использования многозадачного обучения или ансамблевых методов

   г) Оптимизация процесса обучения:

   • Экспериментировать с различными функциями потерь и метриками оценки
   • Применить методы регуляризации для предотвращения переобучения
   • Использовать техники, такие как learning rate scheduling и early stopping

   д) Расширение контекста:

   • Рассмотреть возможность включения дополнительной информации о контексте изображений и запросов
   • Исследовать методы учета семантической близости между запросами

   е) Итеративное улучшение:

   • Внедрить процесс постоянной оценки и улучшения модели на основе обратной связи от пользователей
   • Регулярно обновлять модель новыми данными и проводить повторное обучение

10. Заключение: Несмотря на текущие ограничения, данный проект заложил основу для создания системы сопоставления текстовых запросов и изображений. Реализация предложенных рекомендаций должна значительно улучшить качество предсказаний и приблизить систему к практическому применению.

Text_query_to_image.ipynb