Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🌀 Почему в некоторых случаях полезно обучать модель на данных, полученных… от другой модели

Обучение на предсказаниях другой модели — это основа подхода под названием knowledge distillation (дистилляция знаний). Идея в том, что сложная, тяжёлая модель (например, глубокая нейросеть) может содержать более «мягкую» и богатую информацию о структуре задачи, чем просто метки «0» и «1».

Маленькая модель, обучающаяся не на оригинальных метках, а на вероятностных предсказаниях большой модели, может:
➡️ лучше улавливать обобщённые закономерности,
➡️ достигать качества, близкого к исходной модели,
➡️ быть гораздо быстрее и легче в продакшене.

Это особенно полезно, когда требуется deploy в ограниченной среде (например, на мобильных устройствах), но не хочется терять в качестве. Получается, что модель может «учиться у другой модели», как ученик у учителя — и это работает.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤5👍1

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1051

777 viewsJul 2 at 18:02

🌀 Почему в некоторых случаях полезно обучать модель на данных, полученных… от другой модели

Обучение на предсказаниях другой модели — это основа подхода под названием knowledge distillation (дистилляция знаний). Идея в том, что сложная, тяжёлая модель (например, глубокая нейросеть) может содержать более «мягкую» и богатую информацию о структуре задачи, чем просто метки «0» и «1».

Маленькая модель, обучающаяся не на оригинальных метках, а на вероятностных предсказаниях большой модели, может:
➡️ лучше улавливать обобщённые закономерности,
➡️ достигать качества, близкого к исходной модели,
➡️ быть гораздо быстрее и легче в продакшене.

Это особенно полезно, когда требуется deploy в ограниченной среде (например, на мобильных устройствах), но не хочется терять в качестве. Получается, что модель может «учиться у другой модели», как ученик у учителя — и это работает.

Библиотека собеса по Data Science