RDCLR.DEV

Нейронные сети: принцип трансферного обучения
Одной из причин такого результата работы нейронной сети было то, что ей «не хватало» знаний о том, что изображено на конкретной картинке. Для того, чтобы исправить данную ситуацию, необходимо использовать уже готовое решение.

Transfer learning
♻️ Трансферное обучение — это повторное использование существующих моделей для решение новой задачи или проблемы.

Проще говоря, модель, обученная на одной задаче, перепрофилируется для второй задачи, связанной с первой, в качестве оптимизации, которая обеспечивает быстрый прогресс при моделировании второй задачи.

☝🏻 Применяя трансферное обучение, можно добиться более высокой производительности, чем при обучении с небольшим объемом данных. Данный метод настолько распространен, потому что редко можно с нуля обучить модель задачам, связанным с обработкой изображений или с обработкой естественного языка.

🌗 Возвращаясь к задаче раскраски черно-белых изображений, одним из решений было использование предобученной нейронной сети для классификации изображений и объединение выхода данной нейронной сети с собственной нейронной сетью на определенном этапе ее работы. Это и позволило получать более приемлемые результаты.
#rdclr_backend #NN

www.tgoop.com/rdclr_dev/104

311 viewsFeb 8, 2022 at 11:34

Нейронные сети: принцип трансферного обучения
Одной из причин такого результата работы нейронной сети было то, что ей «не хватало» знаний о том, что изображено на конкретной картинке. Для того, чтобы исправить данную ситуацию, необходимо использовать уже готовое решение.

Transfer learning
♻️ Трансферное обучение — это повторное использование существующих моделей для решение новой задачи или проблемы.

Проще говоря, модель, обученная на одной задаче, перепрофилируется для второй задачи, связанной с первой, в качестве оптимизации, которая обеспечивает быстрый прогресс при моделировании второй задачи.

☝🏻 Применяя трансферное обучение, можно добиться более высокой производительности, чем при обучении с небольшим объемом данных. Данный метод настолько распространен, потому что редко можно с нуля обучить модель задачам, связанным с обработкой изображений или с обработкой естественного языка.

🌗 Возвращаясь к задаче раскраски черно-белых изображений, одним из решений было использование предобученной нейронной сети для классификации изображений и объединение выхода данной нейронной сети с собственной нейронной сетью на определенном этапе ее работы. Это и позволило получать более приемлемые результаты.
#rdclr_backend #NN

BY RDCLR.DEV