Вопрос или проблема
Предположим, у меня есть следующие сценарии:
-
У меня есть куча фруктов, а именно яблоко, апельсин и банан. Я просто создал многозадачную модель, где моя сеть сначала говорит мне, какой это фрукт, а затем определяет его цвет. Предположим, если я дам своей сети яблоко, она скажет мне: (а) это яблоко, (б) оно красное. Проведя некоторое теоретическое исследование, я понял, что это один из типов индуктивного обучения переносу (TL) (исправьте меня, если я ошибаюсь). Таким образом, сеть одновременно учится выполнять 2 задачи.
-
У меня есть куча объектов, например, куб, шар и треугольник. Здесь я также хочу, чтобы моя сеть выполняла то же, что и в сценарии 1. То есть, она скажет мне: (а) является ли это кубом или нет, и (б) затем определяет цвет. Поэтому я перенёс обученные веса и параметры из сети сценария 1 в этот сценарий. Таким образом, я выполнил настройку на основе TL здесь.
Итак, с теоретической точки зрения у меня есть несколько сомнений. Мне нужно прояснить свою идею и получить несколько идей от экспертов.
- Если я рассматриваю сценарий 2, по определению TL на основе тонкой настройки, задача сценария 1 (яблоко и красный) является моей источниковой задачей, а задача сценария 2 (куб и красный) – целевой задачей. Исходя из моего понимания, я считаю, что каждый подход индуктивного TL имеет источник и целевую задачу. Таким образом, для сценария 2 это соответствует моему пониманию.
[РЕАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ]
2. Теперь появляется путаница в моем теоретическом понимании. В сценарии 1 также есть 2 задачи – (а) определить фрукт, (б) определить цвет. Итак, что будет моей источниковой задачей, а что будет целевой задачей? Чтобы прояснить мое теоретическое описание или объяснить мое мышление словами, мне нужно это знать.
3. Поскольку я выполняю здесь 2 TL задачи, как определить весь сценарий?
Согласно моему пониманию, в обоих изложенных выше сценариях, когда изучаются тип объекта и цвет, вы выполняете многозадачное обучение. То есть вы учите вашу модель одновременно выполнять две задачи: 1. Предсказание типа объекта (какой фрукт/форма) и 2. Предсказание цвета. Так что это не похоже на TL, а скорее на многозадачное обучение.
1.
TL действительно имеет некоторую источниковую задачу. Но все, что вы делаете в TL, это замораживаете всю модель, за исключением последних нескольких слоёв, и переобучаете их на вашем конкретном наборе данных (или добавляете несколько слоёв в конце и обучаете их). TL не обучает вашу модель с самого начала для новой задачи. Но вышеупомянутые сценарии не являются TL. Так что двусмысленно называть их источниковой и целевой задачей.
2.Как сказано выше, оба из них являются многозадачным обучением, а не TL. Поэтому двусмысленно называть их источниковой и целевой задачей.
3.Оба упомянутых сценария – это многозадачное обучение. Хотя вы можете использовать любой из них в качестве вашей источниковой задачи и провести TL, чтобы работать над другой. Например, вы можете обучать вашу модель фруктов и цветов в сценарии 1 и применить обучение переносу для второго сценария (чтобы изучить форму и цвет). Поскольку у них есть некоторые общие свойства, обучение переносу здесь является допустимым вариантом.
.
Ответ или решение
Мультитаскинг и перенасройка основанного на передаче обучения (transfer learning, TL) представляют два различных подхода в области машинного обучения, каждый из которых имеет свои особенности и теоретические различия. Рассмотрим оба подхода в контексте заданных сценариев и ответим на ваши вопросы.
Теория
Мультитаскинг (Multitask Learning):
Мультитаскинг представляет собой подход, при котором модель обучается на нескольких задачах одновременно. Основная идея заключается в том, что задачи могут иметь общие представления и знания, которые могут быть полезны в решении каждой из них. В мультитаскинге модель пытается извлечь эти общие представления, обучаясь на всех задачах одновременно, что позволяет улучшить производительность на каждой из задач.
Примером этого является ваш первый сценарий: вы обучаете сеть идентифицировать тип фрукта и его цвет. Несмотря на то что эти задачи разные, они связаны общими характеристиками изображений, и знания, полученные от одной задачи (например, общие формы и текстуры фруктов), могут помочь в решении другой задачи.
Перенастройка на основе передачи обучения (Fine-Tuning Transfer Learning):
Перенастройка основанная на передаче обучения включает в себя использование модели, уже обученной на одной задаче (источник), и адаптацию этой модели к новой задаче (цель). Этот процесс начинается с обученной модели, где большая часть слоев "заморожена", и внимание сосредоточено на перенастройке последних слоев для новой задачи. Идея состоит в том, чтобы использовать ранее полученные общие представления и адаптировать их к новым данным и новой задаче.
Ваша вторая ситуация отлично иллюстрирует этот подход: вы используете модель, обученную на задаче классификации фруктов и их цвета, как основу для классификации форм и их цвета. Здесь задачи различаются, но имеют некоторую общую структуру (например, цветовые характеристики), которую можно передавать и адаптировать.
Пример
Чтобы лучше понять, как эти подходы работают на практике, давайте рассмотрим каждый на базе конкретного сценария:
-
Мультитаскинг: Представьте, что у вас есть большой набор изображений фруктов. Вы обучаете нейросеть одновременно различать, какой это фрукт, и какого он цвета. Обучение выполняется с использованием общего набора данных и ошибки от обеих задач влияют на обновление всех параметров модели, что позволяет ей извлечь обобщенные представления, полезные для обеих задач.
-
Перенастройка: После успешного обучения модели на фруктах, вы решаете адаптировать эту модель для идентификации новых объектов, таких как формы. Вы "замораживаете" большинство слоев обученной на фруктах модели и перенастраиваете последние слои, чтобы модель могла различать новые объекты и их цвета. Это более эффективно, чем обучение модели с нуля, особенно если ваш новый набор данных ограничен.
Применение и нюансы
Ваш вопрос сводит нас к обсуждению идентификации исходных и целевых задач, что несколько неуместно в контексте мультитаскинга, так как он не предполагает строго выделенных ролей задач. В обоих сценариях присутствуют множественные задачи, но они рассматриваются как равноценные внутри единой модели, обучаемой на них одновременно.
Однако в вашей второй части, перенастройка позволяет формально выделить исходную (фрукты) и целевую (формы) задачи, что соответствует традиционной парадигме TL: мы используем знания, полученные на одном домене, чтобы улучшить обучение в другом.
Из вышеперечисленного следует, что когда вы говорите о TL в контексте сценария №2, то это классический случай перенастройки, где вы используете подходы и информации, релевантные одной задаче, для достижения лучших результатов на другой.
Заключение
Оба описанных вами подхода имеют свои плюсы и особенности применения. Мультитаскинг полезен, когда существует возможность совместного обучения нескольких задач с общими характеристиками, что может способствовать лучшему обобщению и сокращению времени на общее обучение. Перенастройка, с другой стороны, является мощным инструментом, когда вам необходимо адаптировать уже существующую модель под новые, пусть и немного отличающиеся задачи, используя ранее полученные знания более эффективно.
Отметим, что при грамотном использовании мультитаскинг и перенастройка могут быть комплементарными методами в проектировании нейросетей.