Трансферное обучение - что это такое, определение термина
- Трансферное обучение
- - это метод машинного обучения, при котором знания, полученные нейронной сетью при решении одной задачи, используются для ускорения обучения по другой, related задаче. Это позволяет избежать обучения с нуля и значительно сократить время и ресурсы, необходимые для достижения высокой точности на новой задаче.
Детальная информация
Детальная информация о трансферном обучении в нейросетях указывает на возможность применения предварительно обученной модели к новой задаче. Это достигается за счет переноса знаний, полученных моделью при обучении на большом объеме данных, на новую, более узкую задачу. Предварительное обучение обычно проводится на обширных наборах данных, таких как изображения ImageNet, что позволяет модели выработать обобщенные представления о признаках и объектах. Применив к новой задаче, например, распознаванию определенного типа предметов, модель уже обладает базовым пониманием визуальных концепций, что сокращает время обучения и повышает точность.
Существует два основных подхода к трансферному обучению:
- Использование предобученной модели как таковой: В этом случае веса модели остаются неизменными, а на верхние слои добавляются новые, специфичные для новой задачи.
- Дообучение предобученной модели: Здесь часть или все веса предобученной модели подлежат корректировке в процессе обучения на новой задаче.
Трансферное обучение существенно ускоряет процесс разработки и внедрения нейросетевых моделей, так как избавляет от необходимости обучать модель с нуля, что может занимать значительное время и вычислительные ресурсы.