Les fondements de l'apprentissage automatique : comprendre les fondements des modèles d'apprentissage profond

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, un backbone est un réseau neuronal pré-entraîné qui sert de base à la création de modèles plus complexes. Le backbone est généralement un réseau neuronal convolutif (CNN) ou un réseau neuronal récurrent (RNN), et il est formé sur un vaste ensemble de données pour apprendre des fonctionnalités générales qui peuvent être utilisées comme point de départ pour d'autres modèles.

L'idée derrière l'utilisation d'un backbone consiste à tirer parti des connaissances et des capacités que le modèle pré-entraîné a déjà acquises, plutôt que de former un nouveau modèle à partir de zéro. Cela peut permettre d'économiser du temps et des ressources de calcul, et peut également conduire à de meilleures performances, car le backbone a déjà appris à reconnaître certaines caractéristiques et modèles dans les données.

Quelques exemples courants de backbones utilisés dans l'apprentissage en profondeur incluent :

* ResNet (réseau résiduel) : Un type de CNN qui est couramment utilisé comme épine dorsale pour les tâches de classification d'images.
* VGG (Visual Geometry Group) : un autre type de CNN qui est souvent utilisé comme épine dorsale pour les tâches de classification d'images.
* Inception Networks : un type de CNN qui est conçu pour capturer des fonctionnalités à plusieurs échelles et est souvent utilisé comme épine dorsale pour les tâches de vision par ordinateur.
* LSTM (Long Short-Term Memory) : type de RNN couramment utilisé comme épine dorsale pour les données séquentielles, telles que parole ou texte.

Une fois que la colonne vertébrale est entraînée, elle peut être affinée pour une tâche spécifique en ajoutant des couches supplémentaires au-dessus de la colonne vertébrale, ou en ajustant les poids et les biais des couches existantes. Ce processus permet au modèle de s'adapter à la nouvelle tâche tout en tirant parti des connaissances et des capacités acquises par le backbone.