Szkielety uczenia maszynowego: zrozumienie podstaw modeli głębokiego uczenia się

W kontekście uczenia maszynowego szkielet to wstępnie wytrenowana sieć neuronowa, która służy jako podstawa do budowania bardziej złożonych modeli. Szkieletem jest zazwyczaj splotowa sieć neuronowa (CNN) lub rekurencyjna sieć neuronowa (RNN), która jest szkolona na dużym zbiorze danych w celu poznania ogólnych funkcji, które można wykorzystać jako punkt wyjścia dla innych modeli.

Idea wykorzystania szkieletu polega na wykorzystaniu wiedzy i możliwości, których nauczył się już wstępnie przeszkolony model, zamiast trenować nowy model od zera. Może to zaoszczędzić czas i zasoby obliczeniowe, a także może prowadzić do lepszej wydajności, ponieważ szkielet nauczył się już rozpoznawać pewne cechy i wzorce w danych.

Niektóre typowe przykłady szkieletów używanych w głębokim uczeniu obejmują:

* ResNet (sieć resztkowa): Typ CNN powszechnie używany jako szkielet zadań klasyfikacji obrazów.* VGG (Grupa geometrii wizualnej): Inny typ CNN, który jest często używany jako szkielet zadań klasyfikacji obrazów.* Sieci początkowe: rodzaj CNN zaprojektowany do przechwytywania cech wieloskalowych i często używany jako szkielet zadań związanych z widzeniem komputerowym.* LSTM (pamięć długoterminowa): typ RNN powszechnie używany jako szkielet danych sekwencyjnych, takich jak mowa lub tekst.... Po przeszkoleniu szkieletu można go dostroić do określonego zadania, dodając dodatkowe warstwy na szczycie szkieletu lub dostosowując wagi i odchylenia istniejących warstw. Proces ten pozwala modelowi dostosować się do nowego zadania, jednocześnie wykorzystując wiedzę i możliwości, których nauczył się szkielet.