انتقال یادگیری یک تکنیک در یادگیری عمیق است که در آن یک مدل آموزش دیده در یک کار برای یک کار متفاوت اما مرتبط سازگار است، آن را اجازه می دهد برای آموزش سریع تر و بهبود عملکرد، به ویژه هنگامی که داده ها محدود است، این مقاله اصول طراحی و کاربردهای عملی انتقال در شبکه های عصبی عمیق را بررسی می کند.

اصول انتقال یادگیری

انتقال یادگیری شامل گرفتن یک مدل از پیش آموزش یافته و اصلاح آن برای یک کار جدید است. مدل های رایج استفاده شده شامل شبکه های عصبی هم تکامل (CNNs) برای پردازش تصویر و ترانسفورماتور برای پردازش زبان طبیعی است. ایده اصلی این است که از ویژگی های آموخته شده از مجموعه داده های بزرگ برای بهبود بهره وری در داده های کوچکتر استفاده کنید.

استراتژی های طراحی

یادگیری انتقال موثر نیاز به انتخاب دقیق طراحی دارد.این شامل انتخاب یک مدل پیش آموزش مناسب، تصمیم گیری در مورد اینکه کدام لایه ها برای یخ زدن یا تنظیم نرخ های یادگیری به طور معمول، لایه های اولیه ویژگی های عمومی را جذب می کنند، در حالی که لایه های بعدی خاص هستند.

مناطق کاربردی

انتقال یادگیری به طور گسترده ای در زمینه های مختلف استفاده می شود، مانند:

  • دیدگاه کامپیوتری ؛ طبقه بندی تصویر، تشخیص جسم و تصویربرداری پزشکی.
  • پردازش زبان طبیعی: تجزیه و تحلیل سن، ترجمه زبان و chatbots.
  • [[۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]]] [۱] [۱]] دستیار صوتی و خدمات رونویسی [۳]