Backbones in Machine Learning: inzicht in de basis van Deep Learning-modellen

In de context van machinaal leren is een backbone een vooraf getraind neuraal netwerk dat dient als basis voor het bouwen van complexere modellen. De backbone is doorgaans een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) of een recurrent neuraal netwerk (RNN) en wordt getraind op een grote dataset om algemene kenmerken te leren die als uitgangspunt voor andere modellen kunnen worden gebruikt. Het idee achter het gebruik van een backbone is het benutten van de kennis en mogelijkheden die het vooraf getrainde model al heeft geleerd, in plaats van een nieuw model helemaal opnieuw te trainen. Dit kan tijd en computerbronnen besparen, en kan ook tot betere prestaties leiden, omdat de backbone al heeft geleerd bepaalde kenmerken en patronen in de gegevens te herkennen. Enkele veel voorkomende voorbeelden van backbones die bij deep learning worden gebruikt, zijn: ResNet (Residual Network): Een type CNN dat vaak wordt gebruikt als ruggengraat voor beeldclassificatietaken.* VGG (Visual Geometry Group): een ander type CNN dat vaak wordt gebruikt als ruggengraat voor beeldclassificatietaken.* Inception Networks: een type CNN dat is ontworpen om kenmerken op meerdere schalen vast te leggen, en wordt vaak gebruikt als ruggengraat voor computer vision-taken.* LSTM (Long Short-Term Memory): een type RNN dat vaak wordt gebruikt als ruggengraat voor sequentiële gegevens, zoals spraak of tekst. Zodra de ruggengraat is getraind, kan deze worden verfijnd voor een specifieke taak door extra lagen bovenop de ruggengraat toe te voegen, of door de gewichten en biases van de bestaande lagen aan te passen. Door dit proces kan het model zich aanpassen aan de nieuwe taak, terwijl het nog steeds gebruik maakt van de kennis en mogelijkheden die de ruggengraat heeft geleerd.