В чем заключается идея Transfer Learning в классическом понимании (в Computer Vision)?
Использование уже обученной для решения конкретной задачи на большом датасете нейронной сети
Использование уже обученной для решения конкретной задачи на большом датасете нейронной сети с дальнейшим дообучением на нашем датасете ее части или всей сети.
Обучение созданной с нуля нейронной сети на исходном датасете

Другие предметы Университет Transfer Learning в Computer Vision Transfer Learning Computer Vision нейронные сети обучение дообучение датасет задача анализ данных университете идея Transfer Learning Новый

Transfer Learning (перенос обучения) – это метод в области машинного обучения и компьютерного зрения, который позволяет использовать уже обученные модели для решения новых задач. Давайте рассмотрим основные концепции и этапы Transfer Learning.

Идея Transfer Learning заключается в следующем:

1. Использование предобученной модели: Мы начинаем с нейронной сети, которая была обучена на большом и разнообразном датасете, например, ImageNet. Эта модель уже имеет хорошие представления о различных признаках изображений.
2. Адаптация к новой задаче: После того, как мы получили предобученную модель, мы можем адаптировать ее для решения нашей конкретной задачи. Это делается путем дообучения (fine-tuning) модели на нашем собственном датасете, который может быть значительно меньше и специализированнее.
3. Замораживание слоев: На этапе дообучения мы можем заморозить часть слоев предобученной модели, чтобы сохранить уже изученные представления, и обучать только верхние слои, которые отвечают за конкретные классы в нашей задаче. В некоторых случаях можно дообучать всю модель, но это зависит от объема нашего датасета.
4. Ускорение обучения: Использование Transfer Learning позволяет значительно сократить время обучения, так как модель уже содержит полезные представления, которые были получены на большом датасете.

Таким образом, Transfer Learning представляет собой комбинацию использования уже обученной модели и ее адаптации под новые данные, что позволяет эффективно решать задачи, даже если у нас ограниченное количество данных для обучения.