Was ist Transfer Learning?
Eine Technik, bei der Wissen aus einem vortrainierten Modell auf verwandte Aufgaben oder Domänen übertragen wird.
Definition
Transfer Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der Wissen, Merkmale oder Parameter, die von einem Modell bei einer Aufgabe gelernt wurden, auf eine neue, verwandte Aufgabe oder Domäne übertragen werden.
Zweck
Transfer Learning ermöglicht es, neue Modelle effizienter zu trainieren, indem bereits gelerntes Wissen wiederverwendet wird, wodurch Trainingszeit, Rechenressourcen und die Menge benötigter Daten reduziert werden.
Funktion
Transfer Learning funktioniert durch die Übernahme der niedrigeren Schichten eines vortrainierten Modells, die allgemeine Merkmale gelernt haben, und das Anpassen oder Neu-Trainieren der oberen Schichten für die spezifische neue Aufgabe.
Beispiel
Ein auf ImageNet vortrainiertes Bilderkennungsmodell kann für die medizinische Bildanalyse angepasst werden, wobei die bereits gelernten Kanten- und Mustererkennungsfähigkeiten genutzt werden.
Verwandt
Transfer Learning ist eng mit Fine-Tuning, Pre-training, Domain Adaptation und verschiedenen Deep Learning-Architekturen verbunden.
Möchten Sie mehr erfahren?
Wenn Sie mehr im Zusammenhang mit Transfer Learning erfahren möchten, kontaktieren Sie mich auf X. Ich liebe es, Ideen zu teilen, Fragen zu beantworten und über diese Themen zu diskutieren, also zögern Sie nicht, vorbeizuschauen. Bis bald!
Was ist das Sprint Backlog?
Das Sprint Backlog ist eine Reihe von Items aus dem Product Backlog (PBI),...
Was bedeutet ROI?
Return on Investment, oder ROI, ist eine finanzielle Kennzahl, die verwende...
Was ist eine Multi-Agenten-Architektur?
Eine Multi-Agenten-Architektur ist ein KI-System, das aus mehreren autonome...