मशीन लर्निंग में बैकबोन: डीप लर्निंग मॉडल की नींव को समझना
मशीन लर्निंग के संदर्भ में, बैकबोन एक पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क है जो अधिक जटिल मॉडल बनाने के लिए नींव के रूप में कार्य करता है। बैकबोन आम तौर पर एक कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) या एक आवर्तक न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) होता है, और इसे सामान्य सुविधाओं को सीखने के लिए एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसका उपयोग अन्य मॉडलों के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में किया जा सकता है। बैकबोन का उपयोग करने के पीछे का विचार इसका उद्देश्य उस ज्ञान और क्षमताओं का लाभ उठाना है जो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल पहले ही सीख चुका है, बजाय किसी नए मॉडल को शुरू से प्रशिक्षित करने के। इससे समय और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की बचत हो सकती है, और बेहतर प्रदर्शन भी हो सकता है क्योंकि बैकबोन ने पहले ही डेटा में कुछ विशेषताओं और पैटर्न को पहचानना सीख लिया है। गहन शिक्षण में उपयोग किए जाने वाले बैकबोन के कुछ सामान्य उदाहरणों में शामिल हैं:
* रेसनेट (अवशिष्ट नेटवर्क): एक प्रकार का सीएनएन जिसे आमतौर पर छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए रीढ़ की हड्डी के रूप में उपयोग किया जाता है। * वीजीजी (विजुअल ज्योमेट्री ग्रुप): सीएनएन का एक अन्य प्रकार जिसे अक्सर छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए रीढ़ की हड्डी के रूप में उपयोग किया जाता है। इसे मल्टी-स्केल सुविधाओं को कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और अक्सर कंप्यूटर विज़न कार्यों के लिए रीढ़ की हड्डी के रूप में उपयोग किया जाता है। भाषण या पाठ।
एक बार रीढ़ की हड्डी को प्रशिक्षित किया जाता है, तो रीढ़ की हड्डी के शीर्ष पर अतिरिक्त परतें जोड़कर, या मौजूदा परतों के वजन और पूर्वाग्रहों को समायोजित करके इसे किसी विशिष्ट कार्य के लिए ठीक किया जा सकता है। यह प्रक्रिया मॉडल को रीढ़ की हड्डी द्वारा सीखे गए ज्ञान और क्षमताओं का लाभ उठाते हुए नए कार्य के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देती है।
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