Вопрос или проблема
Предположим, у нас есть обученная модель классификации изображений. Теоретически, возможно ли обновить модель, имея только образец, без повторного обучения? Если нет, существуют ли какие-либо виды активных моделей глубинного обучения для классификации изображений, которые позволяют инкрементальное обновление?
Да, это возможно. В обучении переносу у вас есть, по крайней мере, три варианта обработки перенесенных весов:
- Заморозить перенесенные веса
- Переобучить перенесенные веса с нуля
- Тонкая настройка перенесенных весов (дополнительное обучение, но не с нуля)
Третий вариант — это то, что вы хотите сделать. И, конечно, разные варианты могут быть применены к разным слоям. Также посмотрите эту статью:
Обычный подход переноса обучения заключается в обучении базовой сети, а затем копировании ее первых n слоев в
первые n слоев целевой сети. Оставшиеся слои целевой сети затем инициализируются случайным образом и обучаются для решения целевой задачи. Можно выбрать обратное распространение ошибок от новой задачи к базовым (скопированным) признакам, чтобы настроить их для новой задачи, или слои переноса признаков могут быть оставлены замороженными, что означает, что они не изменяются во время обучения на новой задаче. Вопрос о том, следует ли настраивать первые n слоев целевой сети, зависит от размера целевого набора данных и количества параметров в первых n слоях. Если целевой набор данных мал, а количество параметров велико, тонкая настройка может привести к переобучению, поэтому признаки часто оставляют замороженными. С другой стороны, если целевой набор данных велик или количество параметров невелико, и переобучение не является проблемой, базовые признаки могут быть настроены для улучшения производительности в новой задаче. Конечно, если целевой набор данных очень велик, необходимости в переносе не будет, так как фильтры нижнего уровня можно просто обучить с нуля на целевом наборе данных.
Я выделил жирным шрифтом предложение, которое отвечает на ваш вопрос.
Ответ или решение
Вопрос, касающийся активного обучения на модели классификации изображений, поднимает важную тему в области глубокого обучения: возможность обновления модели без полного переобучения путем использования небольшого объема новых данных. В ответе на этот вопрос учитывается применение техники трансферного обучения, которая представляет собой один из подходов к реализацией данной задачи.
Вопрос о Обновлении Модели
Прямого способа обновления параметров уже обученной модели без ее полного переобучения не существует. Однако, технология трансферного обучения позволяет реализовать это посредством «достраивания» или "точного подгона" (fine-tuning) модели с использованием нового датасета. Таким образом, у вас есть возможность улучшать и адаптировать модель к новым задачам, не переписывая ее с нуля.
Варианты Трансферного Обучения
-
Заморозка перенесённых весов: В этом случае скопированные слои модели остаются неизменными, и обучение производится только на новых слоях, созданных для решения текущей задачи. Это снижает риск переобучения, особенно актуально при ограниченном размере нового набора данных.
-
Переобучение с нуля: Весь набор перенесённых слоев обновляется с нуля. Это может быть полезно, когда задача кардинально отличается от первоначальной, однако такой подход требует значительных вычислительных ресурсов и объема данных.
-
Точное подгонка (Fine-tuning) перенесённых весов: Этот подход как раз позволяет адаптировать модель, не начиная обучение с нуля. «Точный подгон» подразумевает обновление только части слоев, что позволяет эффективно адаптировать модель к новой задаче, сохраняя основу начальной модели.
Оптимизация Процесса
Решение о заморозке слоев или их обновлении зависит от объема и природы новых данных, а также от сложности слоев модели. Если ваша модель предлагалась на большом датасете и имеет сложную архитектуру, правильное использование точной подгонки может повысить качество распознавания без риска переподгонки.
Модель может быть эффективно дообучена, если рассмотреть ее как набор гибких блоков. Это позволяет адаптировать решение к специфичным задачам и улучшать производительность модели на новых данных.
Заключение
Трансферное обучение, особенно через технику точной подгонки, является мощным инструментом для активного обучения в задачах классификации изображений. Оно позволяет гибко и эффективно адаптировать модели к новым данным, оптимизируя процесс обучения и снижая затраты на вычисления. Этот подход направлен на расширение возможностей модели, одновременно улучшая ее способность работать в динамичной операционной среде.