Идея fine-tuning (тонкая настройка) нейронных сетей заключается в том, чтобы использовать уже обученную модель (обычно на большом наборе данных) и адаптировать её для решения конкретной задачи, для которой у нас может быть меньше данных. Это позволяет значительно сократить время обучения и улучшить качество модели.

Рассмотрим основные подходы к fine-tuning нейронных сетей:

1. Замораживание "тела" сети: В этом подходе "тело" нейронной сети, которое отвечает за извлечение признаков (например, векторные представления слов),остаётся неизменным, а "голова" сети, формирующая выходные данные для конкретной задачи, обучается с нуля. Это позволяет использовать уже обученные представления и адаптировать только конечный слой под новую задачу.
2. Замораживание "головы" сети: В этом случае "голова" сети, отвечающая за выходные данные, остаётся неизменной, а "тело" сети обучается с нуля. Такой подход может быть менее распространённым, так как "голова" обычно требует адаптации к новой задаче.
3. Совместное обучение: При этом подходе обе части сети (и "голова", и "тело") обучаются вместе. Это позволяет модели лучше адаптироваться к специфике новой задачи. Иногда применяется поэтапная "разморозка" слоёв, когда сначала обучаются только последние слои, а затем постепенно размораживаются более ранние слои для дообучения.

Таким образом, выбор подхода к fine-tuning зависит от конкретной задачи, объёма доступных данных и особенностей исходной модели. Наиболее распространённым является третий подход, так как он позволяет достичь наилучших результатов, комбинируя преимущества обоих компонентов нейронной сети.