Išmokto modelio tobulinimas yra esminis žingsnis dirbtinio intelekto srityje, ypač „Google“ debesies mašininio mokymosi kontekste. Jis skirtas pritaikyti iš anksto parengtą modelį konkrečiai užduočiai arba duomenų rinkiniui, taip pagerinant jo našumą ir padarant jį tinkamesnį realaus pasaulio programoms. Šis procesas apima iš anksto parengto modelio parametrų koregavimą, kad jie atitiktų naujus duomenis, kad būtų galima geriau mokytis ir apibendrinti.
Pagrindinė motyvacija tobulinti parengtą modelį yra ta, kad iš anksto parengti modeliai paprastai mokomi didelio masto duomenų rinkiniuose su įvairiais duomenų paskirstymais. Šie modeliai jau išmoko sudėtingų funkcijų ir modelių iš šių duomenų rinkinių, kuriuos galima panaudoti atliekant įvairias užduotis. Tiksliai sureguliavę iš anksto paruoštą modelį, galime panaudoti žinias ir įžvalgas, įgytas per ankstesnį mokymą, sutaupydami daug skaičiavimo išteklių ir laiko, kurio prireiktų norint išmokyti modelį nuo nulio.
Tikslus derinimas pradedamas užšaldant apatinius iš anksto paruošto modelio sluoksnius, kurie yra atsakingi už žemo lygio ypatybių, pvz., kraštų ar tekstūrų, fiksavimą. Manoma, kad šie sluoksniai yra bendresni ir perkeliami atliekant užduotis. Užšaldydami jas užtikriname, kad išmoktos funkcijos būtų išsaugotos ir nebus keičiamos koregavimo proceso metu. Kita vertus, aukštesni sluoksniai, kuriuose užfiksuota daugiau konkrečioms užduotims būdingų funkcijų, yra išjungiami ir tiksliai suderinami, kad būtų pritaikyti prie naujos užduoties ar duomenų rinkinio.
Tikslaus derinimo proceso metu modelis mokomas naudojant naują duomenų rinkinį, paprastai naudojant mažesnį mokymosi greitį nei pradinis mokymas. Šis mažesnis mokymosi tempas užtikrina, kad modelis drastiškai nenukryps nuo anksčiau išmoktų ypatybių, leidžiant išlaikyti žinias, įgytas išankstinio mokymo metu. Mokymo procesas apima naujo duomenų rinkinio tiekimą per iš anksto paruoštus sluoksnius, gradientų skaičiavimą ir neužšaldytų sluoksnių parametrų atnaujinimą, kad būtų sumažinta praradimo funkcija. Šis kartotinis optimizavimo procesas tęsiasi tol, kol modelis susilieja arba pasiekia norimą našumo lygį.
Tikslus modelio derinimas turi keletą privalumų. Pirma, tai leidžia mums panaudoti daug žinių, gautų naudojant iš anksto parengtus modelius, kurie buvo išmokyti naudoti didžiulius duomenų rinkinius ir išmoko tvirtus vaizdus. Šis mokymosi perkėlimo metodas leidžia įveikti mažų arba konkrečiai domenui būdingų duomenų rinkinių apribojimus, apibendrinant iš iš anksto parengtų žinių. Antra, tikslinimas sumažina skaičiavimo išteklius, reikalingus mokymui, nes iš anksto paruoštas modelis jau išmoko daug naudingų funkcijų. Tai gali būti ypač naudinga tais atvejais, kai modelio mokymas nuo nulio būtų nepraktiškas dėl ribotų išteklių ar laiko apribojimų.
Norėdami iliustruoti praktinę koregavimo vertę, panagrinėkime pavyzdį kompiuterinio matymo srityje. Tarkime, kad turime iš anksto apmokytą modelį, kuris buvo išmokytas naudoti didelį duomenų rinkinį, kuriame yra įvairių objektų, įskaitant kates, šunis ir automobilius. Dabar norime naudoti šį modelį, kad klasifikuotume konkrečias šunų veisles naujame duomenų rinkinyje. Tiksliai suderinus iš anksto apmokytą modelį naujame duomenų rinkinyje, modelis gali pritaikyti išmoktas savybes, kad geriau atpažintų skirtingų šunų veislių išskirtines savybes. Šis tiksliai sureguliuotas modelis greičiausiai pasiektų didesnį tikslumą ir geriau apibendrintų šunų veislės klasifikavimo užduotį, palyginti su modelio mokymu nuo nulio.
Išmokto modelio koregavimas Google Cloud Machine Learning kontekste yra labai svarbus žingsnis, leidžiantis pritaikyti iš anksto paruoštus modelius prie naujų užduočių ar duomenų rinkinių. Naudodami anksčiau įgytas žinias ir koreguodami modelio parametrus, galime pagerinti jo veikimą, geriau apibendrinti ir taupyti skaičiavimo išteklius. Šis mokymosi perkėlimo metodas yra ypač vertingas dirbant su ribotais duomenimis arba ribotais ištekliais.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning