Xương sống trong học máy: Tìm hiểu nền tảng của các mô hình học sâu

Trong bối cảnh học máy, xương sống là một mạng lưới thần kinh được đào tạo trước, đóng vai trò là nền tảng để xây dựng các mô hình phức tạp hơn. Xương sống thường là mạng thần kinh tích chập (CNN) hoặc mạng thần kinh tái phát (RNN) và được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn để tìm hiểu các tính năng chung có thể được sử dụng làm điểm khởi đầu cho các mô hình khác.

Ý tưởng đằng sau việc sử dụng xương sống là tận dụng kiến thức và khả năng mà mô hình được đào tạo trước đã học được, thay vì đào tạo mô hình mới từ đầu. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán, đồng thời có thể mang lại hiệu suất tốt hơn vì đường trục đã học cách nhận biết các tính năng và mẫu nhất định trong dữ liệu.

Một số ví dụ phổ biến về đường trục được sử dụng trong học sâu bao gồm:

* ResNet (Mạng dư): Một loại CNN thường được sử dụng làm xương sống cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh.
* VGG (Nhóm hình học trực quan): Một loại CNN khác thường được sử dụng làm xương sống cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh.
* Inception Networks: Một loại CNN được thiết kế để nắm bắt các tính năng đa quy mô và thường được sử dụng làm xương sống cho các tác vụ thị giác máy tính.
* LSTM (Bộ nhớ ngắn hạn dài): Một loại RNN thường được sử dụng làm xương sống cho dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như lời nói hoặc văn bản.

Khi đường trục được huấn luyện, nó có thể được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể bằng cách thêm các lớp bổ sung lên trên đường trục hoặc bằng cách điều chỉnh trọng số và độ lệch của các lớp hiện có. Quá trình này cho phép mô hình thích ứng với nhiệm vụ mới trong khi vẫn tận dụng được kiến thức và khả năng mà xương sống đã học được.