Vad är överföringsinlärning?
Överföringsinlärning är en AI-teknik där kunskap från en tränad modell återanvänds för att lösa relaterade problem.
Definition
Överföringsinlärning (Transfer Learning) är en maskininlärningsteknik där en modell som tränats på en uppgift eller dataset återanvänds som utgångspunkt för att lösa en relaterad men olika uppgift.
Syfte
Denna teknik dramatiskt minskar behovet av träningsdata och beräkningstid genom att utnyttja redan inlärd kunskap, speciellt värdefullt när måldomänen har begränsade data.
Funktion
En förtränad modell "fryser" sina lager delvis eller helt och tränas på ny data för den specifika uppgiften, där tidigare lärda representationer anpassas till det nya problemet.
Exempel
Använda en förtränad bildklassificeringsmodell för att identifiera medicinska bilder, eller anpassa en språkmodell tränad på allmän text för att förstå juridiska dokument.
Relaterat
Pre-trained Models, Fine-tuning, Domain Adaptation, Feature Extraction, Model Reuse
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Överföringsinlärning, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad är antropomorfisering inom AI?
Antropomorfisering inom AI är den mänskliga tendensen att tillskriva AI-sys...
Vad är GitHub?
GitHub är en plattform för utvecklare att vara värd och hantera sin kod, oc...
Vad är Discovery?
Discovery är processen att bestämma vilken produkt eller tjänst som ska byg...