Разумевање унакрсног подизања у машинском учењу и дубоком учењу

Цросс-лифт је термин који се користи у контексту машинског учења и дубоког учења. Односи се на феномен где модел обучен на једном задатку може добро да се генерализује на други сродни задатак, чак и ако раније није био експлицитно обучен за тај задатак.ӕӕДругим речима, унакрсно подизање се дешава када модел научи карактеристике или репрезентације које су корисно за више задатака, изван специфичног задатка за који је првобитно обучен. Ово се може посматрати као облик трансферног учења, где се знање научено из једног задатка преноси на други сродни задатак.ӕӕНа пример, модел обучен за класификацију слика такође може добро да се понаша у сегментацији слике, јер оба задатка деле неке заједничке карактеристике и узорци. Слично томе, модел обучен за обраду природног језика такође може добро да функционише у анализи сентимента, јер оба задатка укључују разумевање значења и контекста текста.ӕӕУнакрсни лифт може бити користан за побољшање перформанси модела машинског учења у различитим апликацијама, као што су као системи препорука, откривање превара и персонализовано оглашавање. Коришћењем заједничке структуре или образаца у више задатака, унакрсно подизање може помоћи да се побољша тачност и ефикасност модела машинског учења и омогући им да се баве сложенијим и разноврснијим задацима.