Вопрос или проблема
В обучении с переносом мы всегда используем новые данные для повторной тренировки предварительно обученной модели. Но каково конкретное и официальное определение повторной тренировки? Или какие исследования упоминали это определение в области обучения с переносом или обучения с подкреплением?
Нет конкретного и официального определения повторной тренировки. Как и большинство терминов в машинном обучении, термин повторной тренировки используется для описания различных процессов.
Все определения повторной тренировки имеют эти общие элементы:
- Модель была обучена на данных.
- Существуют новые данные.
- Параметры модели обновляются с новыми данными.
Иногда старые параметры отвергаются. В других случаях старые параметры используются в качестве приоритетов. Иногда для обновления параметров используются как старые, так и новые данные. В других случаях используются только новые данные.
Ответ или решение
Определение повторного обучения (retraining)
Повторное обучение (retraining) — это процесс, связанный с обновлением параметров модели, уже обученной на одной выборке данных, путем использования новой выборки данных. Хотя не существует единого и официального определения термина "повторное обучение", можно выделить несколько ключевых аспектов, которые характеризуют этот процесс.
Основные элементы повторного обучения:
-
Обученная модель: Начальный пункт процесса — это модель, которая уже прошла этап обучения на заданном наборе данных. Это может быть как нейронная сеть, так и другая форма машинного обучения, которая способна делать предсказания на основе статистической информации, извлеченной из ранее используемых данных.
-
Новые данные: Важным аспектом является наличие новой выборки данных, на которой будет проводиться повторное обучение. Эти данные отличаются от тех, на которых модель была изначально обучена, и могут включать в себя информацию, отражающую изменения в окружающих условиях или новые события.
-
Обновление параметров: Процесс повторного обучения подразумевает изменение (обновление) параметров модели. Это может происходить разными способами:
- Полное обновление параметров с использованием только новых данных.
- Смешанное обновление, где используются как старые параметры, так и новые данные.
- Применение старых параметров в качестве приора (prior), что особенно актуально в контексте таких методов, как байесовские сети.
Поскольку концепция повторного обучения достаточно гибкая, детали его реализации могут варьироваться в зависимости от специфики задачи, используемой модели и доступных данных.
Литература и исследования
В области переносного обучения (transfer learning) и обучения с подкреплением (reinforcement learning) существует множество исследований, которые рассматривают процесс повторного обучения. Однако конкретные определения могут различаться в зависимости от контекста и специфики применения.
Несколько примечательных работ, которые касаются повторного обучения в данной области, включают:
- "A Survey on Transfer Learning" — В этой статье подробно обсуждаются методы, используемые в переносном обучении, включая концепцию повторного обучения на новых данных.
- "Deep Reinforcement Learning: An Overview" — В данном обзоре выделены различные техники обновления моделей в контексте обучения с подкреплением.
Эти публикации помогают лучше понять, каким образом повторное обучение реализуется в различных методах и моделях машинного обучения.
Заключение
Таким образом, повторное обучение — это важный аспект в области машинного обучения, который позволяет моделям адаптироваться к новым условиям и данным. Хотя универсального определения не существует, общий процесс включает в себя начальную модель, новую выборку данных и обновление параметров. Это делает повторное обучение незаменимым инструментом для поддержания актуальности и высокой точности предсказаний моделей.
Эта информация может быть полезна как исследователям в области машинного обучения, так и практикам, которые стремятся внедрять современные подходы в своих проектих.