Магия трансферного обучения: как превратить данные в золото

Введение

В мире машинного обучения трансферное обучение стало модным словом, и на то есть веская причина. Трансферное обучение произвело революцию в том, как мы обучаем и разрабатываем нейронные сети, упрощая достижение высокой точности с ограниченными данными, сокращая время и стоимость обучения и улучшая обобщение.

Итак, что такое трансферное обучение? Проще говоря, это метод использования знаний, полученных моделью, для решения конкретной задачи и применения их к другой связанной задаче. Вместо обучения модели с нуля для каждой новой задачи, мы можем использовать функции, веса и другие полученные знания предварительно обученной модели, а также точно настраивать ее для адаптации к новой задаче.

В этом сообщении блога мы рассмотрим трансферное обучение более подробно. Мы рассмотрим, как он работает, его различные типы, преимущества, которые он предлагает, и проблемы, с которыми мы сталкиваемся. Мы также рассмотрим различные методы трансферного обучения и популярные предварительно обученные модели. Наконец, мы обсудим реальные приложения и будущие направления исследований в области трансферного обучения.

В целом Transfer Learning изменил правила игры в области глубокого обучения, и важно понимать его основы, чтобы использовать его возможности для практического применения. Итак, давайте углубимся в эту захватывающую тему!

Как работает трансферное обучение

Чтобы понять, как работает трансферное обучение, мы должны сначала понять, как работают нейронные сети. Нейронная сеть – это набор алгоритмов, созданных по образцу структуры и функций человеческого мозга. Он состоит из нескольких уровней взаимосвязанных узлов, каждый из которых выполняет определенные вычисления над входными данными.

Предварительно обученные модели – это нейронные сети, которые уже были обучены на большом наборе данных для выполнения определенной задачи, например классификации изображений или языкового моделирования. Они изучили множество функций и шаблонов из данных и могут использовать их в качестве отправной точки для связанной задачи.

Процесс трансферного обучения включает в себя использование предварительно обученной модели и ее точную настройку для новой задачи. Общая идея состоит в том, чтобы сохранить более ранние слои предварительно обученной модели нетронутыми и изменить более поздние слои, чтобы адаптировать их к новой задаче. Этот подход позволяет нам использовать знания, полученные из предварительно обученной модели, а также делает модель более конкретной для новой задачи.

Процесс трансферного обучения можно разбить на следующие этапы:

i) Выберите предварительно обученную модель. Первый шаг — выбрать предварительно обученную модель, подходящую для новой задачи. Например, если мы хотим классифицировать изображения животных, мы можем использовать предварительно обученную модель, которая была обучена на большом наборе данных изображений, таком как ImageNet.

ii) Изменить модель. Следующим шагом является изменение предварительно обученной модели для адаптации к новой задаче. Мы можем сделать это, добавив новые слои в модель, удалив некоторые слои или изменив веса существующих слоев.

iii) Замораживание более ранних слоев. Более ранние слои предварительно обученной модели, которые изучили общие характеристики, такие как края, формы или цвета, обычно замораживаются и остаются неизменными. Это потому, что эти слои уже многому научились и могут быть полезны для новой задачи.

iv) Обучите измененную модель. После изменения модели мы можем обучить ее на наборе данных новой задачи. Процесс обучения будет включать в себя корректировку веса более поздних слоев, сохраняя при этом более ранние слои замороженными.

v) Точная настройка модели. После того как модифицированная модель была обучена на новом наборе данных, мы можем ее точно настроить, разморозив некоторые из предыдущих слоев и снова обучив всю модель. Это помогает модели лучше адаптироваться к новой задаче.

Таким образом, Transfer Learning позволяет нам использовать знания предварительно обученной модели для более эффективного решения новой задачи. Путем точной настройки модели мы можем повысить ее точность и сократить время и ресурсы, необходимые для обучения модели с нуля.

Типы трансферного обучения

Трансферное обучение можно разделить на три типа: индуктивное трансферное обучение, трансдуктивное трансферное обучение и неконтролируемое трансферное обучение. Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих типов:

а) Индуктивное трансферное обучение:

Индуктивное трансферное обучение предполагает перенос знаний, полученных из исходного домена, в целевой домен. Исходный и целевой домены имеют разные функции или распределения, и цель состоит в том, чтобы адаптировать знания из исходного домена для повышения производительности целевого домена. Примером индуктивного переносного обучения является использование предварительно обученной модели на большом наборе данных изображений для повышения точности нового набора данных изображений.

b) Трансдуктивное трансферное обучение:

Трансдуктивное трансферное обучение предполагает перенос знаний, полученных из исходной задачи, в целевую задачу, которая имеет то же функциональное пространство, но распределение данных может быть другим. Цель состоит в том, чтобы использовать знания, полученные в исходной задаче, для повышения производительности целевой задачи. Примером трансдуктивного обучения с переносом является использование предварительно обученной модели для классификации изображений для повышения точности обнаружения объектов. на новом наборе данных.

c) Неконтролируемое трансферное обучение:

Неконтролируемое трансферное обучение предполагает использование предварительно обученной модели для извлечения функций из немаркированного набора данных, а затем использование этих функций для обучения новой модели на размеченном наборе данных. Цель состоит в том, чтобы повысить точность модели, используя знания, полученные из немаркированного набора данных. Примером неконтролируемого трансферного обучения является использование предварительно обученной модели на большом корпусе текста для извлечения вложений слов, которые затем можно использовать для повышения точности модели анализа тональности.

Таким образом, тип используемого трансферного обучения зависит от сходства между исходным и целевым доменами и наличия помеченных данных. Индуктивное трансферное обучение подходит, когда исходный и целевой домены имеют разные функции или распределения, в то время как Transductive Transfer Learning подходит, когда исходная и целевая задачи имеют одно и то же функциональное пространство. Неконтролируемое трансферное обучение можно использовать, когда не хватает размеченных данных, и модель может учиться на неразмеченных данных, чтобы повысить свою точность.

Преимущества трансферного обучения

Трансферное обучение имеет несколько преимуществ, которые делают его привлекательным подходом для приложений машинного обучения. Вот некоторые из ключевых преимуществ трансферного обучения:

i) Повышенная точность.Одним из наиболее значительных преимуществ трансферного обучения является повышенная точность. Используя предварительно обученную модель в качестве отправной точки, мы можем снизить частоту ошибок и повысить производительность модели в новой задаче. Это связано с тем, что предварительно обученная модель уже изучила множество функций и шаблонов из большого набора данных, что может быть полезно для новой задачи.

ii) Сокращение времени и стоимости обучения.Еще одним преимуществом трансферного обучения является сокращение времени и стоимости обучения. Обучение модели глубокого обучения с нуля требует значительного объема данных, вычислительных ресурсов и времени. Используя предварительно обученную модель, мы можем сэкономить время и ресурсы и сократить время, необходимое для обучения новой модели с нуля.

iii) Расширенное обобщение.Переносное обучение может помочь улучшить способность модели к обобщению, то есть способность хорошо работать с новыми данными, которые модель раньше не видела. Используя предварительно обученную модель, мы можем улучшить способность модели учиться на меньшем наборе данных и делать более точные прогнозы на основе новых данных. Это связано с тем, что предварительно обученная модель уже изучила множество функций и шаблонов, полезных для новой задачи, которые могут помочь модели лучше обобщать.

Таким образом, трансферное обучение может помочь повысить точность, сократить время и стоимость обучения, а также повысить способность модели к обобщению. Эти преимущества делают трансферное обучение привлекательным подходом для приложений машинного обучения, особенно в сценариях с нехваткой размеченных данных или ограниченными вычислительными ресурсами.

Проблемы трансферного обучения

Хотя трансферное обучение имеет много преимуществ, с этим подходом связаны и некоторые проблемы. Вот некоторые из ключевых проблем трансферного обучения:

i) Адаптация предметной области. Одной из серьезных проблем трансферного обучения является адаптация предметной области. Когда исходный и целевой домены имеют разные функции или распределения, перенос знаний из исходного домена в целевой домен может быть затруднен. Это связано с тем, что предварительно обученная модель может не изучить соответствующие функции для новой области, а передача знаний может не улучшить производительность целевой задачи.

ii) Знания, специфичные для задачи. Еще одна проблема трансферного обучения — это знание, специфичное для задачи. Хотя предварительно обученные модели усвоили многие функции и шаблоны из большого набора данных, они могут не изучить конкретные функции, относящиеся к новой задаче. Это означает, что знания предварительно обученной модели могут быть бесполезны для новой задачи, и может потребоваться дополнительное обучение для изучения знаний, специфичных для задачи.

iii) Несоответствие данных: несоответствие данных — еще одна проблема трансферного обучения. Данные, используемые для обучения предварительно обученной модели, могут не отражать данные новой задачи, что приводит к несоответствию между исходными и целевыми данными. Это может привести к снижению производительности новой задачи и может потребовать сбора дополнительных данных для точной настройки модели для новой задачи.

Таким образом, трансферное обучение имеет некоторые проблемы, связанные с адаптацией предметной области, специфическими знаниями и несоответствием данных. Эти проблемы подчеркивают важность тщательного рассмотрения при выборе предварительно обученной модели и точной настройке модели для новой задачи.

Перенос методов обучения

Существует несколько методов трансферного обучения, которые можно использовать для переноса знаний из предварительно обученной модели в новую задачу. Вот некоторые из ключевых методов трансферного обучения:

i) Извлечение признаков:

Извлечение признаков является одним из наиболее распространенных методов трансферного обучения. В этом подходе экстрактор признаков предварительно обученной модели используется для извлечения соответствующих признаков из нового набора данных, а новый классификатор обучается поверх этих признаков. Этот подход полезен, когда экстрактор признаков предварительно обученной модели изучил общие признаки, которые имеют отношение к новой задаче.

ii) Тонкая настройка:

Тонкая настройка — это еще один метод трансферного обучения, при котором предварительно обученная модель дополнительно обучается на данных новой задачи. В этом подходе веса предварительно обученной модели инициализируются весами предварительно обученной модели, а модель настраивается на данные новой задачи. Этот подход полезен, когда функции предварительно обученной модели не являются общими и могут потребовать дополнительного обучения на данных новой задачи.

iii) Многозадачное обучение:

Многозадачное обучение — это еще один метод трансферного обучения, при котором одна модель обучается выполнять несколько задач одновременно. В этом подходе предварительно обученная модель модифицируется для выполнения новой задачи в дополнение к исходной задаче. Этот подход полезен, когда новая задача и исходная задача имеют некоторые общие черты и шаблоны.

Таким образом, трансферное обучение предлагает несколько методов, которые можно использовать для переноса знаний из предварительно обученной модели в новую задачу. Эти методы включают извлечение признаков, тонкую настройку и многозадачное обучение. Выбор метода трансферного обучения зависит от характера новой задачи и характеристик предварительно обученной модели.

Популярные предварительно обученные модели

Предварительно обученные модели являются важным компонентом трансферного обучения. Вот некоторые из популярных предварительно обученных моделей в области классификации изображений и обработки естественного языка:

i) Модели классификации изображений:

Модели классификации изображений — это предварительно обученные модели, используемые для классификации изображений по разным категориям. Некоторые популярные предварительно обученные модели для классификации изображений включают:

a) VGG: предварительно обученная модель с несколькими слоями, которая может классифицировать изображения по разным категориям.

b) ResNet: предварительно обученная модель, использующая остаточные соединения для обучения более глубоких нейронных сетей и повышения точности классификации.

c) Начальная стадия: предварительно обученная модель, в которой используются многомасштабные сверточные фильтры для повышения точности классификации.

ii) Модели обработки естественного языка:

Модели обработки естественного языка — это предварительно обученные модели, используемые для выполнения различных задач, связанных с языком, таких как моделирование языка, анализ настроений и ответы на вопросы. Некоторые популярные предварительно обученные модели для обработки естественного языка включают:

a) BERT: предварительно обученная модель, использующая двунаправленные преобразователи для выполнения различных задач НЛП, включая языковое моделирование, распознавание именованных объектов и ответы на вопросы.

b) GPT: предварительно обученная модель, которая использует блоки преобразователя для выполнения языкового моделирования и других задач НЛП.

c) ELMo: предварительно обученная модель, которая использует глубокие двунаправленные языковые модели для извлечения контекстных вложений слов.

Таким образом, предварительно обученные модели являются важнейшим компонентом трансферного обучения, и существует множество популярных предварительно обученных моделей в области классификации изображений и обработки естественного языка. Выбор предварительно обученной модели зависит от характера новой задачи и характеристик предварительно обученной модели.

Заключение

В заключение, трансферное обучение — это мощная техника, которая позволяет переносить знания из предварительно обученной модели в новую задачу, сокращая время обучения и повышая точность модели. Трансферное обучение может быть достигнуто с помощью таких методов, как извлечение признаков, точная настройка и многозадачное обучение.

Хотя трансферное обучение имеет много преимуществ, оно также создает проблемы, такие как адаптация предметной области, знания для конкретных задач и несоответствие данных. Однако исследователи работают над разработкой новых методов и моделей для решения этих проблем и повышения эффективности трансферного обучения.

Ожидается, что в будущем трансферное обучение будет играть все более важную роль во многих областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. С появлением более мощных предварительно обученных моделей и достижений в исследованиях трансферного обучения мы можем ожидать еще больше прорывов и реальных приложений трансферного обучения в ближайшие годы.

В целом, трансферное обучение уже произвело революцию в области машинного обучения и готово продолжать вносить значительный вклад в эту область в будущем. Таким образом, понимание трансферного обучения и его методов является важным шагом для любого специалиста по машинному обучению, стремящегося разработать точные и эффективные модели.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение/глубокое обучение/НЛП/компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле LinkedIn.