Transfer Learning — это метод машинного обучения, при котором модель, разработанная для задачи, повторно используется в качестве отправной точки для модели для второй задачи. Идея трансферного обучения заключается в том, чтобы использовать знания, полученные в ходе выполнения первой задачи, для повышения производительности модели при выполнении второй задачи, даже если вторая задача имеет другое распределение данных или другое количество классов.
Существует два основных типа трансферного обучения: основанное на функциях и точная настройка. Переносное обучение на основе признаков, также известное как извлечение признаков, представляет собой процесс использования предварительно обученной модели в качестве средства извлечения признаков. Выходные данные предварительно обученной модели, которая обычно является последним скрытым слоем, используются в качестве входных данных для новой модели, обученной для выполнения второй задачи. Этот подход полезен, когда данные для второй задачи ограничены и модель не может изучить соответствующие функции.
Тонкая настройка, с другой стороны, — это процесс использования предварительно обученной модели и последующего ее обучения второй задаче с использованием небольшого количества размеченных данных. Этот подход удобен, когда вторая задача имеет то же распределение данных, что и первая задача, а количество размеченных данных невелико. Предварительно обученная модель способна быстро адаптироваться к новой задаче, используя знания, полученные при выполнении первой задачи.
Для трансферного обучения доступно несколько предварительно обученных моделей, таких как VGG, ResNet, Inception и BERT. Эти модели были обучены на больших наборах данных, таких как ImageNet, COCO и Wikipedia, и доказали свою эффективность в широком диапазоне задач.
Вот пример трансферного обучения с использованием модели VGG16 в Keras:
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.layers import Input, Flatten, Dense
from keras.models import Model
# Load the VGG16 model
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# Freeze the layers
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# Create a new model on top
inputs = Input(shape=(224, 224, 3))
x = base_model(inputs)
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
# Train the model
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
В этом примере модель VGG16 загружается с предварительно обученными весами в наборе данных ImageNet. Последние полносвязные слои удаляются и заменяются новым полносвязным слоем с 1024 нейронами и новым выходным слоем с 10 нейронами для 10 классов. Слои модели VGG16 заморожены, чтобы их веса не обновлялись во время обучения. Наконец, модель обучается на новом наборе данных с использованием небольшого количества размеченных данных.
Трансферное обучение может применяться в различных приложениях, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка. В классификации изображений трансферное обучение можно использовать для повышения производительности модели за счет использования знаний, полученных из предварительно обученных моделей в наборе данных ImageNet. При обнаружении объектов трансферное обучение можно использовать для повышения производительности модели за счет использования знаний, полученных из предварительно обученных моделей в наборе данных COCO. При обработке естественного языка трансферное обучение можно использовать для повышения производительности модели за счет использования знаний, полученных из предварительно обученных моделей, таких как BERT.
Важно отметить, что при использовании трансферного обучения важно выбрать правильную предварительно обученную модель, которая имеет наиболее важные функции. Кроме того, также важно учитывать объем размеченных данных, доступных для второй задачи, и то, что более подходит: тонкая настройка или извлечение признаков.
В заключение, трансферное обучение — это мощный метод машинного обучения, который можно использовать для повышения производительности модели за счет использования знаний, полученных из другой, но связанной задачи. Его можно использовать в различных приложениях, и он может быть эффективным способом повышения производительности модели при ограниченном количестве доступных размеченных данных. При правильной предварительно обученной модели и соответствующем подходе трансферное обучение может помочь вам достичь самых современных результатов.
