По мере того, как наборы данных резко увеличиваются, мы развиваем навыки, чтобы улучшить то, как мы обучаем глубокие нейронные сети. Это помогает ученым, работающим с данными, картировать входные и выходные данные, при этом нанося маркировку на огромные объемы данных. Эти данные включают в себя предсказания меток, предложения, изображения и т.д.
Мы до сих пор не можем обобщить различия между условиями, которые помогают в обучении данным. Предоставление модели возможности выполнять такие действия в реальном мире может быть трудной задачей. Поскольку в модели существует множество новых и запутанных ситуаций, она столкнется с проблемами, к которым тренировочные данные не готовы.
Алгоритм должен делать новые прогнозы для решения сложных и реальных ситуаций. В этой статье мы обсудим, как перенести данные в новые условия. В этом блоге мы поймем, как модели могут перенять обучение и разработать успешную и обширную модель обучения под наблюдением.

Понимание трансфертного обучения

Трансфертное обучение не является новым подходом к глубокому обучению. Несмотря на то, что он отличается от традиционного метода создания и обучения машинным моделям обучения по методу передачи данных, существует множество схожих черт. Основные корни традиционных методов лежат в обучении, наборах данных и задачах, основанных на изолированных моделях.
Модель не включает в себя никаких знаний, которые она сохраняет от других моделей. Когда речь заходит об обучении, можно управлять наборами учебных данных в новых моделях и решать такие задачи, как выполнение новых задач с меньшим объемом данных.
Такой подход можно понять на примере. Предположим, что мы хотим идентифицировать различные объекты в ограниченном пространстве компании, занимающейся электронной коммерцией. Предположим, что вы выполняете задачу 1 как T1. Затем вы предоставите модель различных наборов данных и настроите их на выполнение невидимых точек данных из одной и той же точки данных электронной коммерции или домена.
Традиционный алгоритм машинного обучения разбивает задачи в заданных доменах, если данных недостаточно. Допустим, модель обнаруживает некоторые изображения предметов одежды для сайта электронной коммерции. Это может быть задача 2 или T2. В идеале, вы должны уметь использовать набор данных или фотографии одной тренированной модели Т1 в другую Т2. Но мы не сталкиваемся с подобной ситуацией и не справляемся с повышением производительности модели. Это имеет много целей, таких как смещение модели для обучения домена.
При переносе обучения мы должны иметь возможность использовать данные из одной тренированной модели в новую, связанную с ней. Если у нас больше данных в задаче T1, то мы можем использовать такие знания, как цвет и размер рубашки, для моделирования, которая имеет меньше знаний, т.е. T2. Когда возникает проблема в области компьютерного зрения, можно перенести функции в различные задачи и расширить знания. Простыми словами, вы можете использовать знания одной задачи как входные данные другой для выполнения новых задач.

Перенос стратегий обучения

Трансфертное обучение имеет множество методов и стратегий обучения, которые вы можете применить к вашим проектам в зависимости от области, доступных данных и задач. Ниже Вы найдете некоторые из этих стратегий и методик:

1. Неконтролируемое трансфертное обучение

Целевой домен и источники схожи, в то время как задачи и деятельность различны. В этом случае помеченные данные недоступны ни в одном домене. Индуктивные и неконтролируемые методы схожи для целевого домена.

2. Трансдуктивное трансфертное обучение

В этом состоянии целевые и исходные задачи похожи, но есть различия в смежных областях. В исходном домене много помеченных данных, в то время как в целевом нет никаких данных. Вы можете классифицировать их по разным подкатегориям, ссылаясь на разные настройки.

3. Индуктивное трансфертное обучение

Целевой и исходный домены одинаковы, но их задачи различны. Алгоритмы используют индуктивные предубеждения исходного домена и помогают в улучшении целевой задачи. Вы можете разделить помеченные данные на две категории: самообучение и многозадачное обучение.

Передача обучения для углубленного изучения

Все вышеперечисленные стратегии являются общими подходами, которые мы можем применить в модели машинного обучения. В связи с этим возникают различные вопросы, например, “можем ли мы применять трансфертное обучение в контексте глубокого обучения?”. Модели глубокого обучения помогают в моделях индуктивного обучения. Алгоритм индуктивного обучения может помочь в отображении примеров обучения.
Например, модель будет учиться картированию, классифицируя классные метки и входные характеристики. Эти типы моделей обучения обобщают невидимые данные. Кроме того, алгоритм будет работать в соответствии с допущениями, в зависимости от распределения обучающих данных.
Эксперты называют эти допущения индуктивной предвзятостью. С помощью индуктивных предположений или смещения можно охарактеризовать несколько факторов. Например, пространство гипотез ограничивает процесс поиска, и это окажет большое влияние на процесс обучения модели на основе заданной области и задачи.

Заключение

В заключение можно сказать, что многочисленные направления исследований передают предложения по обучению. Многие приложения, способствующие передаче знаний, нуждаются в моделях, позволяющих перенимать новые задачи в новых областях.