Páteře strojového učení: Pochopení základů modelů hlubokého učení

V kontextu strojového učení je páteř předem trénovaná neuronová síť, která slouží jako základ pro vytváření složitějších modelů. Páteří je obvykle konvoluční neuronová síť (CNN) nebo rekurentní neuronová síť (RNN) a je trénována na rozsáhlém datovém souboru, aby se naučila obecné funkce, které lze použít jako výchozí bod pro další modely.…… je využít znalosti a schopnosti, které se již předem trénovaný model naučil, spíše než trénovat nový model od nuly. To může ušetřit čas a výpočetní zdroje a může také vést k lepšímu výkonu, protože páteř se již naučila rozpoznávat určité funkce a vzory v datech. Typ CNN, který se běžně používá jako páteř pro úkoly klasifikace obrázků.
* VGG (Visual Geometry Group): Další typ CNN, který se často používá jako páteř pro úkoly klasifikace obrázků.
* Inception Networks: Typ CNN která je navržena tak, aby zachycovala vícerozsahové funkce a často se používá jako páteř pro úlohy počítačového vidění.
* LSTM (Long Short-Term Memory): Typ RNN, který se běžně používá jako páteř pro sekvenční data, jako např. řeč nebo text.……Jakmile je páteř trénována, lze ji doladit pro konkrétní úkol přidáním dalších vrstev na horní část páteře nebo úpravou hmotnosti a předpětí stávajících vrstev. Tento proces umožňuje modelu přizpůsobit se novému úkolu a přitom stále využívat znalosti a schopnosti, které se páteř naučila.