Вопрос или проблема
В худшем случае мы можем считать предварительно обученные веса случайной инициализацией, такой же, как если бы мы обучали модель с нуля, верно? Если это так, разве не было бы лучше всегда начинать с предварительно обученной модели, так как нижние уровни весов, вероятно, уже усвоили общие паттерны изображений, которые могут быть перенесены на все наборы данных?
Меня беспокоит, что если набор данных, который я хочу использовать для дообучения, очень специализированный, крайне неестественный и сильно отличается от набора данных, на котором обучалась предварительно обученная модель. Будет ли это означать, что дообучение на предварительно обученной модели не будет лучшей идеей? (например, обучение на рентгеновских изображениях вместо натуралистичных изображений для предварительно обученной модели cifar-1000.)
Одно из ограничений использования предварительно обученной модели заключается в том, что вы вынуждены использовать ту же архитектуру и веса. Может быть много сценариев, когда предварительно обученная архитектура ограничивает. Если вы обучаете с нуля, вы можете определить собственную архитектуру для конкретной задачи.
Ответ или решение
Финетюнинг предобученных моделей: Всегда ли лучше, чем обучение с нуля?
В последние годы финетюнинг предобученных моделей стал распространённой практикой в области машинного обучения, что вызывает дискуссии о том, является ли этот метод универсально лучшим решением по сравнению с обучением с нуля. Давайте подробнее рассмотрим плюсы и минусы финетюнинга и определим некоторые сценарии, в которых может быть оправдано обучение с нуля.
-
Быстрота и эффективность обучения: Использование предобученной модели позволяет значительно сократить время обучения. Модель уже «знает» общие характеристики данных – такие, как формы, текстуры и цвета – которые сохраняются на более низких уровнях сети. Следовательно, в большинстве случаев финетюнинг может привести к более быстрой и эффективной настройке. Это особенно важно, когда доступно ограниченное количество данных для обучения, так как финетюнинг может лучше обобщать на менее разнообразных выборках.
-
Обработка специализированных данных: Вы совершенно правы в своих опасениях относительно высоко специализированных и неестественных наборов данных. Если ваша задача заключается, например, в распознавании рентгеновских снимков, предобученная модель на базе образов (таких как CIFAR-1000) может не быть оптимальной. В этом случае такие «общие» особенности, полученные из ненатуральных данных, могут оказаться менее полезными. Возможно, имеет смысл рассмотреть возможность дообучения модели с использованием ранее неизвестных слоев, или же выбрать структуру, более подходящую для анализа специализированных изображений.
-
Ограничения архитектуры: При использовании предобученных моделей вы ограничены архитектурой, которую выбирал разработчик предобученной модели. Это может быть недостатком в тех случаях, когда ваша задача требует уникальных характеристик, которые предобученная модель не предоставляет. Если у вас есть специфические соображения относительно структуры нейронной сети (например, добавление новых слоев или изменение топологии), обучение с нуля может дать больше свободы для создания адаптированной архитектуры, соответствующей вашим требованиям.
-
Проблема исчезающего градиента: При финетюнинге предобученной модели вы можете столкнуться с тем, что параметры низших слоев перестанут обновляться в процессе обучения. Это может произойти, если градиенты становятся слишком малы, особенно если вы используете большие, предварительно обученные модели. В таких случаях обучение с нуля может быть более предпочтительным, так как это дает вам контроль над всеми параметрами и их состоянием.
-
Переобучение и обобщение: Финетюнинг модели, особенно на небольших наборах данных, может привести к переобучению. В данной ситуации обучение с нуля может более эффективно достичь обобщающей способности, так как модель стартует с нуля и может адаптироваться к данным уникальным образом.
В заключение, решение о том, использовать ли финетюнинг предобученной модели или обучение с нуля, зависит от конкретной задачи, наличия данных, времени обучения и архитектурных требований. В идеале всегда стоит экспериментировать с обоими подходами, чтобы определить, какой из них принесёт наилучшие результаты в вашем конкретном случае. Главное – устранить шаблонный подход и понимать, что каждый проект уникален, что требует глубокого анализа и выбора подходящего подхода к обучению модели.