Spine portanti dell'apprendimento automatico: comprendere le basi dei modelli di deep learning

Nel contesto dell'apprendimento automatico, una dorsale è una rete neurale pre-addestrata che funge da base per la costruzione di modelli più complessi. La dorsale è tipicamente una rete neurale convoluzionale (CNN) o una rete neurale ricorrente (RNN), ed è addestrata su un set di dati di grandi dimensioni per apprendere caratteristiche generali che possono essere utilizzate come punto di partenza per altri modelli.

L'idea alla base dell'utilizzo di una dorsale consiste nel sfruttare le conoscenze e le capacità che il modello pre-addestrato ha già appreso, anziché addestrare un nuovo modello da zero. Ciò può far risparmiare tempo e risorse computazionali e può anche portare a prestazioni migliori perché il backbone ha già imparato a riconoscere determinate caratteristiche e modelli nei dati.

Alcuni esempi comuni di backbone utilizzati nel deep learning includono:

* ResNet (rete residua): Un tipo di CNN comunemente utilizzato come struttura portante per attività di classificazione delle immagini.
* VGG (Visual Geometry Group): un altro tipo di CNN spesso utilizzato come struttura portante per attività di classificazione delle immagini.
* Inception Networks: un tipo di CNN progettato per acquisire caratteristiche multiscala e viene spesso utilizzato come struttura portante per attività di visione artificiale.
* LSTM (memoria a lungo termine e a breve termine): un tipo di RNN comunemente utilizzato come struttura portante per dati sequenziali, ad esempio discorso o testo.

Una volta addestrata la spina dorsale, è possibile ottimizzarla per un compito specifico aggiungendo ulteriori strati sopra la spina dorsale o regolando i pesi e i pregiudizi degli strati esistenti. Questo processo consente al modello di adattarsi al nuovo compito sfruttando al tempo stesso le conoscenze e le capacità apprese dal backbone.