Трансферное обучение — это метод машинного обучения, который фокусируется на сохранении знаний, полученных при решении одной проблемы, и применении их к другой, но связанной задаче. Это помогает сократить время обучения, необходимое для большого набора данных, и предотвращает необходимость начинать с нуля. Трансферное обучение имеет множество практических применений в таких областях, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи.
Трансферное обучение работает, беря сеть, которая уже обучена для определенной задачи, и повторно используя ее веса для другой связанной задачи. Это позволяет быстрее и точнее выполнить задачу без необходимости начинать с чистого листа. Следует отметить, что трансферное обучение отличается от адаптации предметной области, которая применяется только к исходному домену, тогда как трансферное обучение может применяться как к исходному, так и к целевому домену.
Одним из основных преимуществ трансферного обучения является его способность сократить время обучения. Для целевой задачи требуется меньше помеченных обучающих выборок по сравнению с обучением с нуля, что может оказаться дорогостоящим и трудоемким процессом. Модель, обученная с нуля, также потребует изучения большего количества параметров, что приведет к гораздо более высокой вероятности переобучения.
Типичным примером трансферного обучения на практике являются сверточные нейронные сети (CNN). CNN — это тип нейронной сети, которая в основном работает с изображениями. Предварительно обученные CNN, содержащие веса из сетей, обученных на больших наборах данных, таких как ImageNet, могут использоваться для распознавания объектов на изображениях. Поскольку CNN уже обучены на большом количестве выборок, другие задачи компьютерного зрения можно легко выполнить, используя гораздо меньший набор данных.
В заключение отметим, что трансферное обучение — это мощный метод, который позволяет машинам быстро обучаться новым задачам с использованием предварительно обученных сетей. Используя знания, полученные при решении одной задачи, сокращается время обучения и параметры, необходимые для новой задачи. Это делает трансферное обучение бесценным решением различных проблем в области компьютерного зрения, НЛП и распознавания речи.
