Rygraden i Machine Learning: Forstå grundlaget for Deep Learning-modeller

I forbindelse med maskinl
ring er en rygrad et fortr
net neuralt netv
rk, der tjener som grundlag for at bygge mere komplekse modeller. Rygraden er typisk et convolutional neural network (CNN) eller et recurrent neural network (RNN), og det tr
nes på et stort datas
t for at l
re generelle funktioner, der kan bruges som udgangspunkt for andre modeller.

Ideen bag at bruge en backbone er at udnytte den viden og de muligheder, som den pr
-tr
nede model allerede har l
rt, frem for at tr
ne en ny model fra bunden. Dette kan spare tid og beregningsressourcer og kan også føre til bedre ydeevne, fordi rygraden allerede har l
rt at genkende visse funktioner og mønstre i dataene. En type CNN, der almindeligvis bruges som rygrad til billedklassificeringsopgaver.
* VGG (Visual Geometry Group): En anden type CNN, der ofte bruges som rygrad til billedklassificeringsopgaver.
* Inception Networks: En type CNN der er designet til at fange funktioner i flere skalaer og ofte bruges som rygrad til computervisionsopgaver.
* LSTM (Long Short-Term Memory): En type RNN, der almindeligvis bruges som rygrad for sekventielle data, som f.eks. tale eller tekst.

Når rygraden er tr
net, kan den finjusteres til en specifik opgave ved at tilføje yderligere lag oven på rygraden, eller ved at justere v
gten og sk
vhederne i de eksisterende lag. Denne proces gør det muligt for modellen at tilpasse sig den nye opgave, mens den stadig udnytter den viden og de muligheder, som rygraden har l
rt.