La diferencia entre el aprendizaje por transferencia y el ajuste fino
1. Da un ejemplo
Cuando nos encontramos con una nueva tarea para resolver, transferir el aprendizaje y el ajuste puede ayudarnos a aprender y completar esta tarea más rápido.
Transferir el aprendizaje es como si hubiéramos aprendido algo de conocimiento relacionado con la tarea de destino , y luego podemos aplicar este conocimiento a nuevas tareas .
Por analogía, es como si hubiéramos aprendido las habilidades de dibujar gatos antes, y ahora queremos dibujar un perro, podemos tomar prestado el conocimiento y las habilidades que aprendimos antes para dibujar mejor al perro.
El ajuste fino es un método específico de transferencia de aprendizaje, su idea es utilizar el modelo entrenado para ayudarnos a completar nuevas tareas. Es como si hubiéramos dibujado un esquema básico y luego, de acuerdo con los requisitos específicos, ajustamos y corregimos algunas partes para que esté más en línea con el objeto que queremos dibujar.
Por lo tanto, tanto el aprendizaje de transferencia como el ajuste fino tienen como objetivo hacer un mejor uso del conocimiento y la experiencia aprendidos previamente en nuevas tareas, a fin de mejorar el efecto del aprendizaje y el desempeño de las nuevas tareas.
2. Descripción del concepto
Transfer Learning y Fine-tuning son dos métodos comunes de aprendizaje automático para usar un modelo entrenado en una tarea para mejorar el rendimiento de otra tarea relacionada. Tienen algunas diferencias, aquí están sus explicaciones y diferencias:
2.1 Transferencia de aprendizaje
El aprendizaje por transferencia se refiere a utilizar el conocimiento y los modelos aprendidos de una tarea de origen relacionada al resolver una tarea de destino . Por lo general, las tareas de origen se entrenan en datos a gran escala y tienen un alto rendimiento. El objetivo del aprendizaje por transferencia es aplicar el conocimiento de la tarea de origen a la tarea de destino, acelerando así el proceso de entrenamiento de la tarea de destino o mejorando el desempeño de la tarea de destino.
El aprendizaje de transferencia generalmente consta de dos pasos:
1. Fase previa al entrenamiento: entrene un modelo en la tarea de origen, generalmente en datos a gran escala, como usar una gran red neuronal para entrenar en el conjunto de datos de ImageNet.
2. Etapa de ajuste: use el modelo previamente entrenado como modelo inicial y realice más entrenamiento en el conjunto de datos de la tarea de destino. En la etapa de ajuste, los parámetros del modelo se pueden ajustar de acuerdo con los datos y los requisitos específicos de la tarea objetivo para adaptarlo a la tarea objetivo.
La ventaja del aprendizaje por transferencia es que puede usar modelos y datos existentes, lo que reduce el tiempo de capacitación y los requisitos de muestra de la tarea objetivo. Es especialmente adecuado para situaciones en las que los datos de la tarea de destino son pequeños.
2.2 Ajuste fino
El ajuste fino es un método específico en el aprendizaje por transferencia , que se utiliza para adaptar el modelo a la tarea de destino sobre la base de la tarea de origen. Durante el ajuste fino, es común descongelar algunos o todos los parámetros de capa de un modelo previamente entrenado y entrenar aún más estas capas utilizando el conjunto de datos de la tarea de destino.
Los pasos de ajuste fino incluyen:
1. Fase de congelación: bloquee los parámetros del modelo previamente entrenado para evitar que se actualice.
2. Fase de descongelación: Desbloquee algunos o todos los parámetros de capa del modelo previamente entrenado para que pueda ajustarse con precisión a los datos de la tarea de destino.
El objetivo del ajuste fino es adaptar el modelo preentrenado a las características y la distribución de datos de la tarea de destino a través de un entrenamiento limitado en la tarea de destino. Mediante el ajuste fino, el modelo se puede ajustar rápidamente con una pequeña cantidad de datos de la tarea objetivo para lograr un mejor rendimiento.