Что такое трансфертное обучение? Модели, примеры, полное руководство

Введение

Мы, люди, постоянно учимся и применяем знания для решения соответствующих задач. По сути, мы переносим знания из одной задачи в другую. Таким образом, всякий раз, когда мы сталкиваемся с проблемой или должны выполнить задачу, мы мгновенно распознаем ее и применяем необходимые знания, полученные из прошлого опыта обучения. Таким образом, мы выполняем наши задачи эффективно и быстро.

Итак, если человек уже умеет ездить на велосипеде и теперь хочет освоить управление мотоциклом, он может применить свои знания и опыт в этой ситуации. Он может легко балансировать и управлять мотоциклом. Это поможет им учиться быстрее по сравнению с человеком, который является новичком.

То же самое справедливо и в других аспектах жизни и становится все более заметным по мере того, как мы растем, развиваемся и приобретаем больше опыта.

Переносное обучение в глубоком обучении основано на той же концепции. Это относится к использованию знаний из одной задачи для решения второй задачи. Машинное обучение предназначено для решения одной задачи, но предпринимаются попытки разработать алгоритмы переноса обучения.

Что такое трансфертное обучение?

Переносное обучение в машинном обучении – это метод, при котором обученная модель используется для решения различных, но связанных задач. Модель используется в качестве отправной точки для модели во второй задаче. Мы можем использовать переносное обучение, когда первая и вторая задачи схожи или данные для второй задачи ограничены.

Например, если простой классификатор обучен предсказывать, включает ли изображение рюкзак, мы используем знания модели во время ее обучения для поиска других объектов.

С помощью модели трансферного обучения мы используем все, что было изучено в первом задании, для улучшения обобщения в следующем. Используя функции, изученные в предыдущей задаче, модель может более эффективно и быстро обучаться во второй задаче. Поскольку модель уже изучила общие функции, которые, вероятно, будут использоваться во второй задаче, это предотвращает переоснащение.

Основная идея состоит в том, чтобы использовать полученные знания о модели, которые она получила в результате выполнения задачи, используя доступные помеченные обучающие данные во второй задаче, в которой не так много данных. Мы начинаем процесс обучения не с нуля, а с шаблонов, извлеченных из решения связанных задач.

Мы используем концепцию трансферного обучения в компьютерном зрении и обработке естественного языка, включая анализ настроений, поскольку это требует огромных вычислительных мощностей. Трансфертное обучение – это больше, чем метод машинного обучения, это методология проектирования в данной области. Сейчас оно довольно популярно среди нейронных сетей, которым требуются обширные данные и вычислительные мощности.

Основы трансфертного обучения в ИИ

• Передача знаний:

Суть трансферного обучения заключается в переносе знаний из одной области (исходной области) в другую (целевую область). Эти знания могут быть в форме характеристик, весов и инсайтов, полученных из исходной области.

• Адаптация к предметной области:

Это включает в себя модификацию модели из исходного домена в соответствии с целевым доменом, что часто требуется, когда распределение данных отличается между двумя доменами.

• Исходный Домен:

Домен, из которого передаются знания. Обычно он содержит большое количество помеченных данных и хорошо обученную модель.

• Целевой Домен:

Область, в которой применяются знания. Часто в ней меньше данных, и данные могут быть частично помечены или полностью немаркированы.

• Смена домена:

Относится к различию в распределении данных между исходным и целевым доменами. Преодоление этого сдвига является основной задачей в обучении передаче.

Типы трансферного обучения в глубоком обучении

Переносное обучение в глубоком обучении можно разделить на несколько типов в зависимости от взаимосвязи между исходной и целевой задачами или областями и доступности помеченных данных.

1. Индуктивное Трансферное Обучение

При обучении с индуктивным переносом задача обучения в целевой области отличается от задачи в исходной области, даже если эти области могут быть связаны.

• Требования к маркированным данным:

Помеченные данные требуются в целевом домене.

• Варианты использования:

Он обычно используется в сценариях, когда у вас есть небольшой помеченный набор данных в целевом домене. Примером может быть использование модели, обученной на большом общем наборе данных изображений (например, ImageNet), для классификации определенных типов объектов, где доступны только ограниченные помеченные изображения.

2. Обучение Трансдуктивному Переносу

При таком типе трансферного обучения задача остается одинаковой в исходной и целевой областях, но сами области различаются.

• Требования к маркированным данным:

Помеченные данные обычно доступны в исходном домене, но не в целевом домене.

• Варианты использования:

Классическим примером является анализ настроений, когда модель, обученная на обзорах продуктов (исходный домен), адаптирована для выполнения анализа настроений на обзорах фильмов (целевой домен).

3. Неконтролируемое Трансферное Обучение

Обучение передаче без учителя применяется, когда помеченные данные недоступны ни в исходной, ни в целевой области.

• Требования к маркированным данным:

Помеченные данные не требуются как в исходном, так и в целевом доменах.

• Варианты использования:

Он менее распространен, но может использоваться в таких сценариях, как неконтролируемая адаптация к предметной области, когда вы можете передавать знания с одного языка на другой без помеченных данных ни на одном из языков.

4. Многозадачное Обучение

При многозадачном обучении цель состоит в том, чтобы освоить несколько задач одновременно, используя при этом общие черты и различия между задачами.

• Требования к маркированным данным:

Помеченные данные необходимы для выполнения всех изучаемых задач.

• Варианты использования:

Примером может служить модель, обучающаяся распознавать различные атрибуты изображения (такие как цвет, размер, форма) одновременно, тем самым улучшая его общую производительность за счет использования совместно используемой информации.

5. Последовательное Обучение Передаче

Это предполагает последовательную передачу знаний от одной задачи к другой. Это форма индуктивного обучения с передачей, но подчеркивает последовательный характер процесса обучения.

• Требования к маркированным данным:

Помеченные данные необходимы для каждой задачи в последовательности.

• Варианты использования:

Примером может служить точная настройка предварительно подготовленной модели. Сначала вы обучаете модель на большом наборе данных (например, ImageNet), а затем настраиваете ее на меньшем конкретном наборе данных.

Как работает Трансферное обучение?

Передаточное обучение работает путем использования знаний (характеристик, весов и отклонений), полученных моделью из большого и всеобъемлющего набора данных (исходная область), для улучшения процесса обучения в другой связанной задаче или области (целевая область), где данных может быть мало или они не столь богаты.

• Начиная с предварительно обученной модели:

Как правило, обучение переносу начинается с модели, которая была предварительно обучена на большом разнообразном наборе данных. Например, в контексте распознавания изображений модели часто предварительно обучаются на наборах данных, таких как ImageNet, которые содержат миллионы изображений в тысячах категорий.

Предварительно обученная модель уже усвоила надежный набор функций и шаблонов, имеющих отношение к широкому кругу задач.

• Передача функций:

Изученные элементы из предварительно обученной модели могут быть перенесены в новую задачу. Эти элементы могут включать края, текстуры или формы при обработке изображений или встраивание определенных слов при обработке естественного языка.

В зависимости от сходства между исходной и целевой задачами эти функции могут быть непосредственно полезны или нуждаться в некоторой адаптации.

• Точная настройка и адаптация:

Во многих случаях, особенно когда целевая задача чем-то похожа на исходную задачу, предварительно обученная модель подвергается точной настройке. Это предполагает продолжение процесса обучения целевого набора данных, позволяющего модели скорректировать свои веса и отклонения в соответствии с новой задачей. Часто точной настройке подвергаются только последние слои модели, поскольку они более специфичны для поставленной задачи.

Когда целевая задача существенно отличается, могут потребоваться более существенные модификации. Это может включать замену целых слоев модели, добавление новых слоев или настройку архитектуры.

• Обработка Сдвига Домена:

Ключевой проблемой при трансферном обучении является сдвиг предметной области, когда распределение данных целевой задачи значительно отличается от распределения данных исходной задачи.

Для преодоления этой проблемы используются такие методы, как адаптация к предметной области, которая включает внесение коррективов для уменьшения расхождения между исходным и целевым распределением данных.

Архитектура передачи знаний

Обучение переносу предполагает адаптацию ранее существовавшей архитектуры модели, которая была обучена на большом, всеобъемлющем наборе данных (известном как исходный домен), к новой, связанной задаче или предметной области (известной как целевой домен).

Архитектуру системы трансфертного обучения можно понять по нескольким ключевым компонентам:

• Предварительно обученная Базовая модель

Основой трансферного обучения является базовая модель, которая была предварительно обучена на большом наборе данных. Эта модель могла бы представлять собой глубокую нейронную сеть, предназначенную для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка или любая другая сложная задача, требующая обучения на основе огромных объемов данных.

Распространенные архитектуры включают сверточные нейронные сети (CNN) для задач, связанных с изображениями (например, VGGNet, ResNet, Inception) и трансформирующие модели для задач, связанных с текстом (например, BERT, GPT).

• Слой Извлечения объектов

Этот слой или набор слоев отвечает за извлечение соответствующих функций из входных данных. В предварительно обученной модели эти слои научились определять шаблоны и функции, которые полезны для широкого круга задач.

При обработке изображений это могут быть слои, определяющие границы, текстуры или цвета. При обработке текста это могут быть слои, понимающие семантические структуры или контекстуальные взаимосвязи.

• Механизм адаптации

В зависимости от сходства между исходной и целевой задачами, предварительно обученная модель может нуждаться в адаптации. Это можно сделать различными способами:

Точная настройка: Корректировка весов предварительно обученной модели путем продолжения процесса обучения данных целевой области.

Адаптация объектов: Использование предварительно обученной модели в качестве средства извлечения фиксированных объектов с последующим обучением дополнительных слоев для адаптации этих объектов к целевой задаче.

• Настроенные Слои:

Поверх предварительно подготовленной модели часто добавляются пользовательские уровни, чтобы адаптировать сеть к конкретным требованиям целевой задачи. Это может включать добавление плотных слоев, выпадающих слоев или любых других слоев, необходимых для конкретной задачи.

Например, в задаче классификации это часто включает добавление полностью связанного слоя с выходным размером, соответствующим количеству классов в целевой задаче.

• Выходной слой:

Последний уровень архитектуры разрабатывается в соответствии с конкретными выходными данными, необходимыми для целевой задачи. Для задач классификации обычно это уровень softmax, который выводит распределение вероятностей по классам.

Дизайн этого слоя полностью зависит от характера целевой задачи – будь то классификация, регрессия, сегментация и т.д.

• Функция потерь и оптимизация:

Функция потерь и стратегия оптимизации могут быть адаптированы в зависимости от целевой задачи. Важно выбрать функцию потерь, которая соответствует целям целевой задачи, и оптимизатор, который может эффективно обновлять веса модели.

• Регуляризация и отсев:

Чтобы предотвратить переоснащение, особенно когда целевой набор данных невелик, в архитектуре часто реализуются такие методы, как отсев и регуляризация.

Использование и прикладные программы трансфертного обучения

Transfer Learning имеет широкий спектр вариантов использования и приложений в различных областях, используя свою способность применять знания из одной области для улучшения обучения в другой. Вот несколько ключевых вариантов использования и приложений:

• Распознавание изображений и Компьютерное зрение

Обучение переносу широко используется в задачах распознавания изображений. Предварительно обученные модели на больших наборах данных, таких как ImageNet, адаптированы к более конкретным задачам распознавания изображений, таким как идентификация определенных типов объектов, животных или болезней по изображениям.

• Обработка естественного языка (НЛП):

В НЛП модели, предварительно обученные на больших текстовых корпусах (таких как BERT или GPT), используются для различных задач, таких как анализ настроений, языковой перевод и системы вопросов-ответов. Эти модели, обученные на обширных общеязыковых данных, могут быть точно настроены для конкретных языковых задач с меньшими наборами данных.

• Здравоохранение:

Переносное обучение играет решающую роль в медицинской визуализации и диагностике, где модели, обученные на больших наборах данных, могут быть адаптированы для конкретных задач, таких как выявление определенных типов опухолей или аномалий при медицинском сканировании, которые часто имеют ограниченные обучающие данные.

• Автономные транспортные средства:

Модели, обученные на огромных объемах данных о вождении, могут быть адаптированы для конкретных задач автономного вождения, таких как обнаружение пешеходов, определение полосы движения или распознавание опасностей, что имеет решающее значение для безопасности и эффективности автономных транспортных средств.

• Распознавание речи:

Предварительно подготовленные модели для обработки различных речевых данных могут быть точно настроены для конкретных приложений, таких как голосовые помощники, преобразование речи в текст для разных языков или диалектов и распознавание акцентов.

• Робототехника:

Трансферное обучение может быть использовано в робототехнике для решения таких задач, как манипулирование объектами и навигация, когда робот, обученный в одной среде, учится адаптировать свои знания к другой среде.

• Финансы:

В финансовом секторе модели, обученные на больших экономических наборах данных, могут быть адаптированы для конкретных задач, таких как кредитный рейтинг, обнаружение мошенничества или прогнозирование фондового рынка.

• Сельское хозяйство:

Обучение переносу может помочь в сельскохозяйственных приложениях, таких как обнаружение болезней сельскохозяйственных культур или прогнозирование урожайности, где модели, подготовленные на основе различных сельскохозяйственных данных, точно настраиваются для конкретных культур или условий.

• Развлечения и искусство:

В области искусства обучение переносу используется для передачи стиля в изображениях и видео, когда стиль конкретного художника или произведения искусства переносится на другое изображение или видео.

• Наука о климате:

Модели, подготовленные на основе больших наборов данных об окружающей среде, могут быть адаптированы для прогнозирования погодных условий, оценки последствий изменения климата или оптимизации использования ресурсов при управлении окружающей средой

Примеры передачи знаний

Вот несколько реальных примеров трансфертного обучения, демонстрирующих его универсальность и влияние в различных областях:

• Классификация изображений в компьютерном зрении

Классическим примером является использование сверточной нейронной сети (CNN), предварительно обученной в ImageNet (большом наборе данных помеченных изображений) для классификации определенных типов изображений, таких как идентификация различных видов птиц или диагностика заболеваний по медицинским изображениям.

Предварительно обученная сеть уже научилась распознавать широкий спектр функций на изображениях, которые могут быть точно настроены для решения более специализированных задач.

• Анализ настроений в НЛП

Модели, подобные BERT, изначально обученные работе с огромными объемами общеязыковых данных, точно настроены для анализа настроений по конкретным типам текстов, таким как отзывы клиентов или публикации в социальных сетях. Предварительно обученная модель понимает языковой контекст и нюансы, которые могут быть адаптированы для оценки настроения в различных типах текста.

• Распознавание речи:

Обучение переводу используется для улучшения систем распознавания речи. Система, обученная работе с большим корпусом разговорного языка, может быть настроена на распознавание определенных акцентов, диалектов или терминологии, таких как медицинский жаргон, путем дальнейшего обучения на этих конкретных образцах речи.

• Распознавание лиц для обеспечения безопасности

Системы, обученные распознавать человеческие лица, могут быть адаптированы к конкретным приложениям безопасности. Например, система распознавания лиц, обученная на разнообразном наборе данных, может быть точно настроена для идентификации людей в конкретной организации или среде в целях безопасности.

• Открытие лекарства

В фармацевтике модели, обученные на больших базах данных химических соединений, могут использоваться для прогнозирования потенциальной эффективности новых лекарственных соединений. Это ускоряет процесс открытия лекарств за счет выявления перспективных соединений на ранних стадиях исследования.

• Автономное вождение:

Технология самоуправляемых автомобилей использует обучение передаче данных для таких задач, как обнаружение объектов и распознавание сцен. Модель, обученная на широком спектре дорожных сценариев, может быть точно настроена для адаптации к конкретным условиям вождения или окружающей среде.

• Профилактическое обслуживание на производстве

Модели, подготовленные на основе больших наборов данных о производительности оборудования, могут применяться для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании различных типов оборудования, помогая предотвращать сбои и оптимизировать графики технического обслуживания.

• Услуги языкового перевода

Предварительно подготовленные модели для больших двуязычных корпусов адаптированы для конкретных языковых пар или специализированных задач перевода, таких как перевод юридических или медицинских документов, где точность и понимание контекста имеют решающее значение.

• Системы рекомендаций

В электронной коммерции модели, обученные на крупномасштабных данных взаимодействия с пользователем, могут быть адаптированы для предоставления персонализированных рекомендаций в определенных областях, таких как рекомендации по книгам, путем точной настройки их с учетом пользовательских данных из этой области.

• Сельскохозяйственный Мониторинг

Модели анализа спутниковых изображений, изначально подготовленные на широком спектре географических данных, адаптируются для конкретных сельскохозяйственных применений, таких как мониторинг состояния сельскохозяйственных культур, обнаружение вредителей или прогнозирование урожайности.

Передача Моделей обучения

Обучение переносу использует ранее существующие модели, которые были обучены на больших наборах данных, для выполнения задач, аналогичных или связанных с новой задачей. Эти модели, часто называемые предварительно обученными моделями, служат отправной точкой для решения новой задачи, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для обучения.

Вот некоторые из известных предварительно подготовленных моделей, обычно используемых при трансферном обучении в различных областях:

Для обработки изображений и видео:

• VGGNet: Известный своей простотой, VGGNet широко используется в задачах распознавания изображений. Он особенно эффективен благодаря своей глубокой архитектуре и был предварительно обучен работе с набором данных ImageNet.
• ResNet: Известные своими “остаточными” слоями, которые помогают в обучении очень глубоких сетей, варианты ResNet (такие как ResNet50, ResNet101) обычно используются при обучении передаче данных для сложных задач распознавания изображений.
• Модели Inception (GoogLeNet): Известные своей эффективностью с точки зрения вычислений и памяти, модели Inception используются для классификации изображений с меньшим количеством параметров.

Для обработки естественного языка (NLP):

• БЕРТ (представления двунаправленного кодера от Transformers): Это произвело революцию в задачах НЛП благодаря своей глубокой двунаправленности, предлагая самые современные решения в таких задачах, как классификация текста, ответы на вопросы и многое другое.
• GPT (Генеративный предварительно обученный трансформатор): GPT и его последующие версии (такие как GPT-2, GPT-3) были новаторскими в создании связного и контекстуально релевантного текста, подходящего для широкого спектра задач НЛП.

Для Распознавания речи:

• DeepSpeech: Разработанный Mozilla, DeepSpeech представляет собой предварительно обученную модель для задач преобразования речи в текст, известную своей надежностью и простотой использования.
• WaveNet: Разработанный DeepMind, WaveNet использовался в различных задачах генерации и распознавания речи и известен своими высококачественными выводами.

Для распознавания и анализа лиц:

• FaceNet: Эта модель отлично справляется с задачами распознавания лиц. Он использует глубокую сверточную сеть, обученную непосредственно оптимизировать само встраивание, а не промежуточные уровни.
• OpenFace: Инструмент OpenFace с открытым исходным кодом эффективен для обнаружения и распознавания лиц, используя модели нейронных сетей, обученные на больших наборах данных.

Для анализа медицинских Изображений:

• U-Net: U-Net, используемый в основном для сегментации медицинских изображений, может быть адаптирован для различных задач анализа медицинских изображений.
• V-Net: расширение U-Net для 3D сегментации изображений, часто используемое в задачах объемной сегментации медицинских изображений.

Для робототехники и автономных транспортных средств:

• Мобильные сети: Разработанные для мобильных и периферийных устройств, мобильные сети представляют собой эффективные модели для решения задач компьютерного зрения, используемые в робототехнике и автономных транспортных средствах для обработки изображений в режиме реального времени.

Для Обнаружения объектов:

• YOLO (смотрите только один раз): Известный своей скоростью и точностью, YOLO широко используется для задач обнаружения объектов в реальном времени.
• Более быстрый R-CNN: Обеспечивая баланс между скоростью и точностью, более быстрый R-CNN используется для задач обнаружения объектов, где точность имеет решающее значение.

Модели трансферного обучения общего назначения:

• EfficientNet: Известные своей эффективностью и масштабируемостью модели EfficientNet используются в самых разных задачах, предлагая хороший баланс между скоростью и точностью.

Преимущества трансферного обучения

• Поскольку модель использует знания, полученные в ходе выполнения первой задачи, переносное обучение может привести к повышению производительности при выполнении второй задачи.
• Модель может использовать предварительно обученную модель для более эффективного и быстрого обучения при выполнении второй задачи, поскольку она уже получила четкое представление о закономерностях и функциях данных.
• При ограниченном количестве данных, доступных для выполнения второй задачи, обучение переносу может предотвратить переоснащение, поскольку модель уже изучила общие характеристики, которые могут быть полезны во второй задаче.

Недостатки трансфертного обучения

• Предварительно подготовленная модель и процесс тонкой настройки могут быть дорогостоящими и требовать специального оборудования.
• Когда две задачи существенно различаются или распределение данных между ними различно, предварительно обученная модель может не подходить для второй задачи.
• Обучение переносу может привести к переоснащению, когда модель слишком точно настроена для выполнения второй задачи, потому что она будет изучать особенности, специфичные для конкретной задачи, которые могут плохо адаптироваться к новым данным.