Просто казано, предварително обучен модел е модел, създаден от някой друг за решаване на подобен проблем Вместо да изграждате модел от нулата за решаване на подобен проблем, вие използвайте модела, обучен по друг проблем, като отправна точка. Например, ако искате да построите самообучаваща се кола.
Защо е полезно да използвате предварително обучените модели за CNN?
Обикновено предварително обучените CNN имат ефективни филтри за извличане на информация от изображенията, защото са обучени с добре разпределен набор от данни и имат добра архитектура. По принцип филтрите в конволюционните слоеве са правилно обучени да извличат характеристиките на изображенията.
Какво се разбира под предварително обучен модел?
Определение. модел, който е научил независимо прогнозни връзки от данни за обучение, често използвайки машинно обучение.
Защо предварително обучените модели трябва да бъдат фино настроени?
Задачата за фина настройка на мрежа е да се настройват параметрите на вече обучена мрежа, така че тя да се адаптира към новата задача Както е обяснено тук, първоначалните слоеве научете много общи характеристики и докато се качваме по-нагоре в мрежата, слоевете са склонни да научават модели, по-специфични за задачата, върху която се обучава.
Какво е предварително обучен набор от данни?
Предварително обучен модел е запазена мрежа, която преди това е била обучена на голям набор от данни, обикновено за мащабна задача за класификация на изображения. Вие или използвате предварително обучения модел такъв, какъвто е, или използвате прехвърляне на обучение, за да персонализирате този модел към дадена задача.
