Похожие вопросы
2025-06-20 03:38:24
В чем заключается идея fine-tuning?
- "Голова" нейронной сети, формирующая выход сети для конкретной задачи, обучается с нуля, а "тело" нейронной сети, формирующее векторные представления слов "замораживается" (то есть, веса этой части нейронной сети остаются неизменными при обучении)
- "Голова" нейронной сети, формирующая выход сети для конкретной задачи, "заморачивается" (то есть, веса этой части нейронной сети остаются неизменными при обучении), а "тело" нейронной сети, формирующее векторные представления слов обучается с нуля
- "Голова" нейронной сети, формирующая выход сети для конкретной задачи, и "тело" нейронной сети, формирующее векторные представления слов обучаются вместе (с возможной поэтапной "разморозкой" слоев)
Другие предметы Университет Машинное обучение fine-tuning нейронной сети идея fine-tuning обучение нейронной сети голова нейронной сети тело нейронной сети заморозка весов векторные представления слов обучение с нуля поэтапная разморозка анализ данных в университете
2025-06-20 03:38:42
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:
- 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.
- 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.
- 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.