Tulang Belakang dalam Pembelajaran Mesin: Memahami Asas Model Pembelajaran Mendalam

Dalam konteks pembelajaran mesin, tulang belakang ialah rangkaian saraf pra-terlatih yang berfungsi sebagai asas untuk membina model yang lebih kompleks. Tulang belakang biasanya merupakan rangkaian neural convolutional (CNN) atau rangkaian neural berulang (RNN), dan ia dilatih pada set data yang besar untuk mempelajari ciri umum yang boleh digunakan sebagai titik permulaan untuk model lain.

Idea di sebalik penggunaan tulang belakang adalah untuk memanfaatkan pengetahuan dan keupayaan yang telah dipelajari oleh model pra-latihan, dan bukannya melatih model baharu dari awal. Ini boleh menjimatkan masa dan sumber pengiraan, dan juga boleh membawa kepada prestasi yang lebih baik kerana tulang belakang telah belajar untuk mengenali ciri dan corak tertentu dalam data.

Beberapa contoh biasa tulang belakang yang digunakan dalam pembelajaran mendalam termasuk:

* ResNet (Rangkaian Residual): Jenis CNN yang biasa digunakan sebagai tulang belakang untuk tugas pengelasan imej.
* VGG (Visual Geometry Group): Satu lagi jenis CNN yang sering digunakan sebagai tulang belakang untuk tugas pengelasan imej.
* Inception Networks: Sejenis CNN yang direka untuk menangkap ciri berbilang skala, dan sering digunakan sebagai tulang belakang untuk tugas penglihatan komputer.
* LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang): Sejenis RNN yang biasa digunakan sebagai tulang belakang untuk data berjujukan, seperti pertuturan atau teks.

Setelah tulang belakang dilatih, ia boleh diperhalusi untuk tugas tertentu dengan menambahkan lapisan tambahan di atas tulang belakang, atau dengan melaraskan berat dan berat sebelah lapisan sedia ada. Proses ini membolehkan model menyesuaikan diri dengan tugas baharu sambil masih memanfaatkan pengetahuan dan keupayaan yang telah dipelajari oleh tulang belakang.