Da die Datensätze drastisch zunehmen, entwickeln wir Fähigkeiten, um die Art und Weise, wie wir tiefe neuronale Netzwerke trainieren, zu verbessern. Dies hilft Datenwissenschaftlern bei der Abbildung der Eingaben und Ausgaben während der Beschriftung riesiger Datenmengen. Diese Daten umfassen Etikettenvorhersagen, Sätze, Bilder usw.
Wir sind immer noch nicht in der Lage, die Unterschiede zwischen den Bedingungen zu verallgemeinern, die beim Training der Daten helfen. Das Modell zu befähigen, solche Aktivitäten in der realen Welt durchzuführen, kann eine mühsame Aufgabe sein. Da es zahlreiche neue und unübersichtliche Situationen gibt, wird das Modell auf die Probleme stoßen, auf die die Trainingsdaten nicht vorbereitet sind.
Der Algorithmus muss neue Vorhersagen machen, um komplizierte und reale Situationen zu lösen. In diesem Artikel wird besprochen, wie die Daten auf die neuen Bedingungen übertragen werden können. In diesem Blog werden wir verstehen, wie Modelle das Transfer-Lernen anwenden und ein erfolgreiches und umfangreiches Modell für überwachtes Lernen entwickeln können.

Verstehen von Transfer Learning

Transfer-Lernen ist kein neuer Ansatz im Deep Learning. Obwohl es sich von der traditionellen Methode des Erstellens und Trainierens von Machine-Learning-Modellen unterscheidet, um eine Datenübertragungsmethode zu verfolgen, gibt es zahlreiche Ähnlichkeiten. Die Wurzeln der traditionellen Methoden sind spezifisch für das Training, die Datensätze und die Aufgaben, die auf isolierten Modellen basieren.
Das Modell enthält kein Wissen, das es von anderen Modellen beibehält. Beim übertragenden Lernen können Sie die Trainingsdatensätze in neuen Modellen kontrollieren und Probleme wie das Ausführen neuer Aufgaben mit weniger Daten behandeln.
Sie können diesen Ansatz anhand eines Beispiels nachvollziehen. Angenommen, es sollen verschiedene Objekte in einer eingeschränkten Domäne eines E-Commerce-Unternehmens identifiziert werden. Angenommen, Sie führen die Aufgabe 1 als T1 aus. Dann stellen Sie das Modell verschiedener Datensätze zur Verfügung und stimmen es auf ungesehene Datenpunkte aus demselben E-Commerce-Datenpunkt oder derselben Domäne ab.
Der traditionelle Algorithmus für maschinelles Lernen bricht die Aufgaben in den gegebenen Domänen ab, wenn die Daten nicht ausreichend sind. Nehmen wir an, dass das Modell einige Bilder von Kleidungsstücken für eine E-Commerce-Website erkennt. Dies kann Aufgabe 2 oder T2 sein. Idealerweise sollte man den Datensatz oder die Bilder eines trainierten Modells T1zu einem anderen T2 verwenden können. Das ist aber nicht der Fall, und es gelingt nicht, die Leistung des Modells zu verbessern. Dies hat viele Zwecke, wie z. B. die Verzerrung des Modells, um die Domäne zu trainieren.
Beim Transfer-Lernen sollten wir in der Lage sein, die Daten eines trainierten Modells für neue verwandte Modelle zu verwenden. Wenn wir mehr Daten in Aufgabe T1 haben, können wir das Wissen, wie z. B. Farbe und Größe des Hemdes, für das Modell verwenden, das weniger Wissen hat, d. h. T2. Wenn es ein Problem in der Computer-Vision-Domäne gibt, können Sie die Merkmale auf andere Aufgaben übertragen und das Wissen erweitern. Mit einfachen Worten: Sie können das Wissen einer Aufgabe als Input für die andere verwenden, um neue Aufgaben auszuführen.

Strategien des Transfer-Lernens

Beim Transfer-Lernen gibt es zahlreiche Lerntechniken und Strategien, die Sie je nach Domäne, verfügbaren Daten und Aufgaben auf Ihre Projekte anwenden können. Im Folgenden finden Sie einige dieser Strategien und Techniken:

1. Unüberwachtes Transfer-Lernen

Die Zieldomäne und die Quellen sind ähnlich, während die Aufgaben und Aktivitäten unterschiedlich sind. In diesem Fall sind die gelabelten Daten in keiner Domäne verfügbar. Induktive und unüberwachte Techniken sind für die Zieldomäne ähnlich.

2. Transduktives Transfer-Lernen

In dieser Bedingung sind die Ziel- und Quellaufgaben ähnlich, aber es gibt Unterschiede in den verwandten Domänen. In der Quelldomäne gibt es viele gelabelte Daten, während es in der Zieldomäne keine Daten gibt. Man kann sie in verschiedene Unterkategorien einteilen, die sich auf die unterschiedlichen Einstellungen beziehen.

3. Induktives Transfer-Lernen

Ziel- und Quelldomäne sind gleich, aber ihre Aufgaben sind unterschiedlich. Die Algorithmen nutzen die induktiven Verzerrungen der Quelldomäne und helfen bei der Verbesserung der Zielaufgabe. Man kann die gelabelten Daten in zwei Kategorien unterteilen: selbstlernendes Lernen und Multitasking-Lernen.

Transfer-Lernen für Deep Learning

Alle oben genannten Strategien sind allgemeine Ansätze, die wir in einem maschinellen Lernmodell anwenden können. Dies wirft verschiedene Fragen auf, z. B. “Können wir Transfer Learning im Deep Learning-Kontext anwenden? Deep Learning-Modelle helfen bei den induktiven Lernmodellen. Ein induktiver Lernalgorithmus kann beim Mapping von Trainingsbeispielen helfen.
Zum Beispiel lernt das Modell das Mapping, indem es die Klassenlabels und die Eingabefeatures klassifiziert. Diese Arten von Lernmodellen verallgemeinern ungesehene Daten. Darüber hinaus arbeitet der Algorithmus gemäß den Annahmen, die von der Verteilung der Trainingsdaten abhängen.
Experten bezeichnen diese Annahmen als induktive Verzerrung. Mit Hilfe von induktiven Annahmen oder Bias können Sie mehrere Faktoren charakterisieren. Zum Beispiel schränkt der Hypothesenraum den Suchprozess ein und hat einen großen Einfluss auf den Lernprozess des Modells basierend auf einer bestimmten Domäne und Aufgabe.

Fazit

Abschließend können wir sagen, dass zahlreiche Forschungsrichtungen die Lernangebote übertragen. Viele Anwendungen, die bei der Übertragung des Wissens helfen, benötigen Modelle, um neue Aufgaben in den neuen Domänen zu übernehmen.