Table of Contents
انتقال یادگیری یک تکنیک یادگیری ماشینی است که در آن یک مدل از پیش آموزش یافته با یک کار جدید و مرتبط سازگار است.این اجازه می دهد تا برای آموزش سریع تر و اغلب بهبود عملکرد، به ویژه هنگامی که داده ها محدود است. محاسبات مناسب و انتخاب های طراحی برای موثر خوب است.
آموزش خواندن Calculations
محاسبات کلیدی در یادگیری انتقال شامل تعیین تعداد پارامترهای قابل آموزش و اندازه مجموعه داده ها است. برآورد ظرفیت مدل کمک می کند تا تصمیم بگیرد که کدام لایه ها را برای یخ زدن یا ریز کردن قفل ها، علاوه بر این، محاسبه میزان یادگیری و اندازه دسته بر کارایی آموزش و عملکرد مدل.
به عنوان مثال، هنگامی که یک شبکه عصبی یکپارچه را هماهنگ می کند، پارامترهای کل را در چند لایه آخر در نظر بگیرید. تنظیم نرخ یادگیری بر اساس اندازه مجموعه داده ها مانع از بیش از حد و کمتر قابل اعتماد بودن اعتبار نظارت در طول آموزش راهنمایی های بیشتر می شود.
طراحی نکات برای موثر زیبا سازی
انتخاب اینکه کدام لایه ها برای یخ زدن مهم هستند، به طور معمول، لایه های اولیه ویژگی های عمومی را به خود جذب می کنند و یخ زده می شوند، در حالی که لایه های بعدی به خوبی به کار جدید مجهز می شوند.این رویکرد زمان آموزش را کاهش می دهد و مانع از بیش از حد می شود.
سایر ملاحظات طراحی شامل:
- نرخ یادگیری: استفاده از یک نرخ یادگیری پایین تر برای لایه های پیش از آموزش.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱]] افزایش تنوع داده ها برای بهبود تعمیم.
- [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱]] [۱]] [۱] [۱]] تکنیک هایی مانند فرو ریختن را برای جلوگیری از بیش از حد استفاده کنید.
- ارزیابی: به طور مداوم معیارهای اعتباری را برای هدایت تنظیمات نظارت می کند.
خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه خلاصه
یادگیری انتقال موثر نیاز به محاسبه دقیق پارامترهای مدل و انتخاب های طراحی متفکرانه دارد.به درستی انتخاب لایه ها به ریز، تنظیم نرخ های یادگیری و استفاده از تکنیک های منظم سازی عملکرد مدل و کارایی آموزش.