Вопрос или проблема
Общее определение передачи обучения звучит так:
«Передача обучения — это улучшение обучения в новой задаче
посредством передачи знаний из связанной задачи, которая уже
была изучена.»
— Глава 11: Передача обучения, Справочник по исследованиям в области применения машинного обучения, 2009.
Это поднимает вопрос, когда задачу можно назвать «связанной».
Предположим, нейронная сеть обучается для оценки цен на дома в Америке.
Можно ли назвать это передачей обучения, если я переобучаю/тонко настраиваю модель для оценки цен на дома в Европе?
Является ли это все еще одной и той же задачей или это можно считать отдельной задачей?
Хороший вопрос, но он скорее не по теме.
Что я имею в виду, так это то, что хотя оценка цен на дома в Европе может считаться той же задачей (что и оценка цен на американские дома), тем не менее в этом примере нейронная сеть была перепрофилирована с использованием методов передачи обучения из другой задачи.
Называть ли цены на дома в Европе той же или связанной задачей — это не так важно (это может стать педантичным), а скорее то, использовались ли методы передачи обучения и насколько они были успешны.
На мой взгляд
Вообще говоря, как вы, вероятно, уже знаете, нейронные сети создают представления иерархическим образом. Сказав это, сеть захватывает очень базовые паттерны информации на ранних слоях, которые затем комбинируются более абстрактным образом на более поздних стадиях. Основываясь на этом, и хотя я не специалист по рынку недвижимости, я бы предположил, что отношения, захваченные на ранних слоях, являются общими и в определенной степени актуальны для всех рынков жилья.
В заключение, я бы предположил, что даже если две задачи, казалось бы, не связаны, использование передачи обучения может быть полезным хотя бы для извлечения представлений на раннем уровне. Например, если бы у меня была обученная модель для детекции фруктов, я бы использовал эту модель для инициализации весов модели детекции автомобилей в надежде, что детектор фруктов способен генерировать некоторые низкоуровневые признаки на ранних стадиях, такие как края, круги и т. д.
Когда вы используете другую базовую модель для использования в своей собственной модели. Обычно взятая модель обучается на огромном наборе данных.
Ответ или решение
Трансферное обучение – это концепция, при которой обучение новой задачи улучшается за счет переноса знаний из смежной задачи, которая уже была изучена. Основное определение этого понятия звучит следующим образом: «Трансферное обучение – это улучшение обучения в новой задаче за счет переноса знаний из связанной задачи, которая была уже изучена» (Глава 11: Трансферное обучение, Справочник по приложениям машинного обучения, 2009).
Один из ключевых моментов в понимании трансферного обучения заключается в том, как мы определяем, когда две задачи являются «сопутствующими» или «связанными». Рассмотрим пример: если нейронная сеть обучена для оценки цен на дома в США, можно ли считать, что повторная настройка этой модели на оценку цен на дома в Европе является трансферным обучением? На первый взгляд, эти две задачи действительно могут считаться схожими. Однако вопрос стоит в том, какие методы трансферного обучения были использованы и насколько успешными они оказались.
Даже если экстраполироваться на новые задачи, связанные с различиями в рынках недвижимости, сеть может использовать заранее обученные параметры для адаптации к новым данным. Иерархическая природа нейронных сетей подразумевает, что базовые паттерны информации, захватываемые на ранних слоях, являются универсальными и могут быть применимы во многих задачах, включая разные географические регионы.
Это утверждение можно подкрепить примером: если у вас есть модель детектора фруктов, ее можно использовать в качестве основы для инициализации модели детектора автомобилей. На ранних уровнях такая модель может захватывать низкоуровневые признаки, такие как края и формы, которые могут быть полезны для других типов объектов.
Поэтому, говоря о трансферном обучении, важно учитывать, что даже если задачи кажутся различными, использование методов трансферного обучения может быть выгодным, особенно на этапе извлечения начальных представлений. Этот подход позволяет существенно сэкономить время и ресурсы при обучении модели на новой задаче, используя знания, уже полученные в процессе работы с другой задачей.
Итак, можно утверждать, что трансферное обучение возможно не только при изменении задач, но и в тех случаях, когда используется базовая модель, обученная на больших объемах данных. Важно: успешность применения трансферного обучения зависит от уместности переноса и обладания моделью достаточной универсальности к различным задачам.