Transfer Learning та донавчання моделей

🎓 Підходи до Transfer Learning

Feature Extraction

Концепція: Заморозити pre-trained шари, використати як feature extractor. Додати нові шари для класифікації.

Переваги: Швидше навчання, потребує менше даних, менше ризик переобучення.

Недоліки: Менш гнучкий за fine-tuning, може не використати всі знання.

Коли використовувати: Маленькі датасети, коли source та target схожі.

Fine-tuning

Концепція: Розморозити частину або всі pre-trained шари, навчити на нових даних з малим learning rate.

Переваги: Більш гнучкий, може адаптувати всі знання, краща точність.

Недоліки: Потребує більше даних, довше навчання, ризик переобучення.

Коли використовувати: Більші датасети, коли потрібна висока точність.

Domain Adaptation

Концепція: Адаптація моделі до нового домену (наприклад, фотографії → малюнки).

Методи: Adversarial training, domain confusion, fine-tuning з адаптацією.

Застосування: Коли source та target домени відрізняються, але схожі.

🔧 Pre-trained моделі

Computer Vision

ImageNet: ResNet, EfficientNet, VGG, MobileNet. Навчені на мільйонах зображень.

Використання: Fine-tune для нових класів, feature extraction для нових задач.

Переваги: Виявлення загальних ознак (edges, shapes), легко адаптувати.

NLP

BERT: Bidirectional encoder. Fine-tune для класифікації, NER, Q&A.

GPT: Generative model. Fine-tune для генерації, summarization.

Word2Vec, GloVe: Word embeddings. Використати як pre-trained embeddings.

📚 Практичні приклади

Приклад 1: Fine-tuning ResNet для медичних зображень

Підготовка: Завантажити pre-trained ResNet-50. Підготувати медичні зображення.

Архітектура: Замінити останній шар на кількість медичних класів.

Fine-tuning: Заморозити початкові шари, fine-tune останні з learning rate 1e-4.

Оцінка: Перевірити accuracy на validation set. Порівняти з baseline.

Приклад 2: Feature Extraction для малого датасету

Підготовка: Завантажити pre-trained EfficientNet. Підготувати малий датасет.

Feature Extraction: Заморозити всі шари EfficientNet. Додати простий classifier.

Навчання: Навчити тільки classifier. Сильна augmentation для збільшення даних.

Оцінка: Перевірити accuracy. Якщо недостатньо, спробувати fine-tuning.

© 2025 Науковий Симулятор. Всі права захищені.

Transfer Learning: використання навчених знань

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.