Джон долгое время работал в компании А инженером-программистом. В один прекрасный день он захотел перемен в своей карьере. Ему предложили аналогичную работу в компании Б, и он согласился на эту работу. Компания B работала с совершенно другим стеком технологий и имела другую культуру работы. Тем не менее, Джон приспособился к этому и за очень короткое время начал справляться с большими обязанностями. Как он это сделал? Несмотря на то, что работа отличается, вещи, которым он научился, работая в компании А, были применены в компании Б. Тогда как насчет применения этой концепции к машинному обучению??? Давайте погрузимся в трансферное обучение.
Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором информация, полученная из одной задачи, применяется к другой задаче, чтобы упростить обучение. Идея трансферного обучения заключается в переносе представлений знаний, полученных от одной задачи, к другой задаче. Этот метод можно использовать для повышения точности моделей, особенно в ситуациях, когда данные ограничены или неполны. Например, рассмотрим задачу классификации изображений. Вам нужна модель, которая классифицирует фотографии вас и вашего друга. Доступных для обучения изображений очень мало, поэтому обычным методом нельзя сделать модель с высокой точностью. Вместо этого вы можете использовать модель, которая классифицирует кошек и собак. Эта модель имеет возможность идентифицировать формы, текстуры и т. д., которые могут быть применены к настоящей проблеме, что немного упрощает ее.
Теперь давайте посмотрим, как работает трансферное обучение. Первым шагом в процессе трансферного обучения является предварительная подготовка. Мы предварительно обучаем модель на существующей проблеме, для которой доступно множество данных. На этом этапе в качестве базовой модели можно использовать подходящую архитектуру глубокого обучения. Если проблема заключается в классификации изображений, вы можете использовать сверточные нейронные сети, такие как VGG, ResNet, Inception, MobileNet и т. д. После инициализации весов модель обучается на обучающих данных с использованием различных алгоритмов обучения. Модель должна оцениваться на проверочных наборах через равные промежутки времени, чтобы предотвратить переоснащение. После завершения обучения модель с весами сохраняется. Эти веса являются отправной точкой для извлечения признаков или тонкой настройки для новых задач.
Теперь, когда мы получили веса из первой модели, мы можем приступить к нашей реальной задаче. Веса для процесса грубо получены из предварительно обученной модели. Для нашей задачи мы можем создать нейронную сеть, аналогичную предварительно обученной модели. Последние слои могут быть изменены в соответствии с требованиями задачи. Сеть инициализируется весами, полученными из предварительно обученной модели.
При обучении сети веса в начальных слоях замораживаются, поскольку они обычно охватывают функции высокого уровня, которые уже изучены из предварительно обученной модели. Последние один или два слоя можно обучить с помощью наших данных, чтобы создать нужную нам модель.
Трансферное обучение стало важным в искусственном интеллекте. При наличии большого количества предварительно обученных моделей трансферное обучение — лучший способ создать эффективную модель за короткое время. Центр tensorflow — это место, где Google предоставляет большое количество предварительно обученных моделей, классифицированных в зависимости от их предметной области. Модель в определенной области охватывает все важные функции, относящиеся к этой области. Эту информацию можно повторно использовать в любой другой задаче машинного обучения в этой области.
Обучение модели с нуля на большом количестве данных — трудоемкая задача. Задача классификации изображений обычно использует миллионы изображений для обучения, что иногда может занимать часы или даже дни. Это время можно значительно сократить, используя трансферное обучение. Трансферное обучение нашло применение в различных областях, таких как обработка естественного языка, медицинская визуализация и так далее. В целом это динамичная область, оказывающая значительное влияние на исследования и приложения ИИ, перенося знания, полученные в одном контексте, для достижения успеха в других контекстах.
