انتقال یادگیری یک تکنیک در یادگیری ماشین است که در آن یک مدل آموزش دیده در یک کار برای یک کار متفاوت اما مرتبط سازگار است، به طور گسترده ای در شبکه های عصبی عمیق برای بهبود عملکرد و کاهش زمان آموزش استفاده می شود.این مقاله روش های مهندسی برای شبکه های عصبی عمیق به طور موثر بررسی می کند.

آموزش انتقال

انتقال اهرم های یادگیری از پیش آموزش دیده، که ویژگی های داده های بزرگ را آموخته اند، این مدل ها می توانند برای وظایف خاص با مجموعه داده های کوچکتر، صرفه جویی منابع و زمان برنامه های مشترک شامل شناخت تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار، به خوبی هماهنگ شوند.

رویکرد مهندسی برای زیبایی

موثر خوب بودن شامل چندین استراتژی مهندسی برای بهینه سازی عملکرد مدل است.این شامل انتخاب لایه های مناسب برای یخ زدن یا قطار، تنظیم نرخ های یادگیری و استفاده از تکنیک های منظم سازی است.

لایه های خالی و بدون هیچ گونه

در ابتدا، لایه های اولیه ویژگی های آموخته شده را حفظ می کنند، در حالی که لایه های بعدی با کار جدید سازگار می شوند. لایه های بدون قفل به تدریج اجازه می دهند که مدل ویژگی های خاص را بدون از دست دادن نمایندگی های عمومی تنظیم کند.

آموزش نرخ تعدیل

استفاده از یک نرخ یادگیری پایین تر در طول آموزش خوب کمک می کند تا از به روز رسانی های بزرگ جلوگیری کند که می تواند وزن های پیش آموزش دیده را تحریف کند.برنامه های سرعت یادگیری تطبیقی می تواند همگرایی را بهبود بخشد.

بهترین روش ها و ملاحظات

یادگیری انتقال موفق نیازمند برنامه ریزی دقیق است، مهم است که اندازه داده ها، شباهت به داده های آموزش اصلی، و پیچیدگی کار هدف را ارزیابی کنید.

  • با مدل های پیش آموزش مرتبط با دامنه خود شروع کنید.
  • لایه های اولیه را در ابتدا منجمد کنید، سپس به همان اندازه که لازم است، بدون آن ها.
  • از نرخ های یادگیری مناسب و برنامه ها استفاده کنید.
  • تکنیک های منظم مانند کاهش وزن یا کاهش وزن را اعمال کنید.
  • عملکرد مدل های مداوم در طول آموزش