Основи машинного навчання: розуміння основи моделей глибокого навчання

У контексті машинного навчання магістраль — це попередньо навчена нейронна мережа, яка служить основою для створення більш складних моделей. Основою зазвичай є згорточна нейронна мережа (CNN) або рекурентна нейронна мережа (RNN), і вона навчається на великому наборі даних для вивчення загальних функцій, які можна використовувати як відправну точку для інших моделей.

Ідея використання магістралі полягає в тому, щоб використовувати знання та можливості, які вже навчила попередньо навчена модель, а не навчати нову модель з нуля. Це може заощадити час і обчислювальні ресурси, а також може призвести до кращої продуктивності, оскільки магістраль уже навчилася розпізнавати певні особливості та шаблони в даних.

Деякі поширені приклади магістралей, які використовуються в глибинному навчанні, включають:

* ResNet (залишкова мережа): Тип CNN, який зазвичай використовується як основа для завдань класифікації зображень.
* VGG (Visual Geometry Group): інший тип CNN, який часто використовується як основа для завдань класифікації зображень.
* Початкові мережі: тип CNN який призначений для захоплення багатомасштабних функцій і часто використовується як основа для завдань комп’ютерного зору.
* LSTM (довгокороткочасна пам’ять): тип RNN, який зазвичай використовується як основа для послідовних даних, таких як мовлення чи текст.

Після того, як магістраль навчена, її можна точно налаштувати для конкретного завдання, додавши додаткові шари поверх магістралі або налаштувавши ваги та зміщення існуючих шарів. Цей процес дозволяє моделі адаптуватися до нового завдання, використовуючи при цьому знання та можливості, отримані магістралью.