Coloane vertebrale în învățarea automată: înțelegerea bazei modelelor de învățare profundă
În contextul învățării automate, o coloană vertebrală este o rețea neuronală pre-antrenată care servește drept fundație pentru construirea de modele mai complexe. Coloana vertebrală este de obicei o rețea neuronală convoluțională (CNN) sau o rețea neuronală recurentă (RNN) și este antrenată pe un set mare de date pentru a afla caracteristici generale care pot fi folosite ca punct de plecare pentru alte modele.
Ideea din spatele utilizării unei coloane vertebrale. este de a valorifica cunoștințele și capacitățile pe care modelul pre-antrenat deja le-a învățat, mai degrabă decât să antrenezi un nou model de la zero. Acest lucru poate economisi timp și resurse de calcul și poate duce, de asemenea, la o performanță mai bună, deoarece coloana vertebrală a învățat deja să recunoască anumite caracteristici și modele în date.
Unele exemple comune de coloana vertebrală utilizate în învățarea profundă includ:
* ResNet (Rețeaua reziduală): Un tip de CNN care este folosit în mod obișnuit ca coloană vertebrală pentru sarcinile de clasificare a imaginilor.
* VGG (Visual Geometry Group): Un alt tip de CNN care este adesea folosit ca coloană vertebrală pentru sarcinile de clasificare a imaginilor.
* Rețele inițiale: Un tip de CNN care este conceput pentru a capta caracteristici multi-scale și este adesea folosit ca coloană vertebrală pentru sarcinile de viziune pe computer.
* LSTM (Memorie pe termen lung pe termen scurt): un tip de RNN care este utilizat în mod obișnuit ca coloană vertebrală pentru date secvențiale, cum ar fi vorbire sau text.
Odată ce coloana vertebrală este antrenată, aceasta poate fi reglată fin pentru o anumită sarcină prin adăugarea de straturi suplimentare deasupra coloanei vertebrale sau prin ajustarea greutăților și a prejudecăților straturilor existente. Acest proces permite modelului să se adapteze la noua sarcină, valorificând în același timp cunoștințele și capacitățile pe care coloana vertebrală le-a învățat.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
