Трансферное обучение

Как работает трансферное обучение

Основная идея трансферного обучения заключается в том, что модель, обученная на большом и общем наборе данных, например ImageNet для задач с изображениями или массивный текстовый корпус для обработки естественного языка (NLP), учится общим характеристикам, которые полезны для многих других смежных задач. Например, в компьютерном зрении (КЗ) начальные слои конволюционной нейросети (КНС) могут научиться определять края, текстуры и простые формы, которые являются фундаментальными визуальными элементами, применимыми в различных задачах распознавания изображений.

Применяя трансферное обучение, ты обычно начинаешь с предварительно обученной модели. В зависимости от сходства исходной и целевой задач и размера целевого набора данных, ты можешь:

1. Используй предварительно обученную модель в качестве экстрактора признаков: Заморозь весовые коэффициенты начальных слоев ( костяка) и тренируй на новом наборе данных только финальные слои классификации или обнаружения. Это часто происходит, когда целевой набор данных невелик. Примером может служить использование YOLOv5 путем замораживания слоев.
2. Тонкая настройка предварительно обученной модели: Разморозь некоторые или все предварительно обученные слои и продолжи их обучение на новом наборе данных, как правило, с меньшей скоростью обучения. Это позволяет модели более точно адаптировать выученные признаки к нюансам целевой задачи. Это распространенная стратегия, когда целевой набор данных больше. Тонкую настройку часто считают особым видом трансферного обучения.

Трансферное обучение по сравнению с родственными концепциями

• Тонкая настройка: Хотя они тесно связаны и часто используются как взаимозаменяемые в некоторых контекстах, тонкая настройка относится именно к процессу размораживания и дальнейшего обучения весов предварительно обученной модели на новой задаче. Это распространенный метод, используемый в рамках более широкой стратегии трансферного обучения.
• Обучение с нуля: Это предполагает инициализацию весов модели случайным образом и обучение всей модели исключительно на целевом наборе данных. Это требует большого количества данных и вычислительных мощностей, которые трансферное обучение призвано сократить.
• Zero-Shot Learning и Few-Shot Learning: Эти техники направлены на то, чтобы модели могли выполнять задачи на очень небольшом количестве примеров из целевых классов или вообще без них, часто используя знания, полученные во время предварительного обучения, более сложными способами, чем стандартное обучение с переносом или тонкая настройка. Модели вроде CLIP - примеры, используемые в таких сценариях.

Применение в реальном мире

Трансферное обучение широко применяется в различных областях:

• Компьютерное зрение:
  • Обнаружение объектов: Используй модель, предварительно обученную на большом наборе данных, например COCO, и настрой ее на обнаружение специфических объектов, не присутствующих или не очень представленных в исходном наборе данных, например определенных типов дефектов в ИИ в производстве или определенных видов животных в ИИ в охране дикой природы.
  • Анализ медицинских изображений: Адаптация моделей, обученных на общих изображениях, для выявления аномалий вроде опухолей мозга или других заболеваний на рентгеновских, компьютерных или магнитно-резонансных снимках, где может не хватать меченых медицинских данных. Например, использование моделейUltralytics YOLO для обнаружения опухолей.
  • Сегментация изображений: Тонкая настройка моделей для сегментации специфических объектов, таких как сельскохозяйственные культуры или сорняки, в ИИ в сельском хозяйстве.
• Обработка естественного языка (NLP):
  • Анализ настроения: Тонкая настройка больших языковых моделей, таких как BERT или GPT, которые предварительно обучены на огромном количестве текстовых данных, для классификации настроения конкретных типов текстов (например, отзывов о товарах, постов в социальных сетях). Hugging Face Transformers предоставляет множество таких предварительно обученных моделей.
  • Распознавание именованных сущностей (NER): Адаптация предварительно обученных языковых моделей для идентификации конкретных сущностей (например, имен, мест, организаций) в текстах, относящихся к конкретной области (например, в юридических документах, медицинских картах).
  • Чат-боты: Использование предварительно обученных языковых моделей в качестве базы для создания разговорных агентов, способных понимать и отвечать на запросы пользователей в определенных доменах.

Инструменты и фреймворки

Платформы вроде Ultralytics HUB упрощают процесс применения трансферного обучения, предоставляя предварительно обученные модели (например Ultralytics YOLOv8 и YOLO11) и инструменты для легкого обучения на пользовательских наборах данных. Такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow также предлагают обширную поддержку и учебники по реализации рабочих процессов трансферного обучения. Для более глубокого теоретического понимания ценные сведения дают такие ресурсы, как обзор Stanford CS231n по трансферному обучению или академические обзоры вроде"A Survey on Deep Transfer Learning".