Önceden eğitilmiş modeli neden kullanmalısınız?

2024 Yazar: Fiona Howard | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-10 06:44

Basitçe söylemek gerekirse, önceden eğitilmiş bir model, bir başkası tarafından benzer bir sorunu çözmek için oluşturulan bir modeldir Benzer bir sorunu çözmek için sıfırdan bir model oluşturmak yerine, başka bir problem üzerinde eğitilmiş modeli bir başlangıç noktası olarak kullanın. Örneğin, kendi kendine öğrenen bir araba yapmak istiyorsanız.

CNN'ler için önceden eğitilmiş modelleri kullanmak neden faydalıdır?

Genellikle, önceden eğitilmiş CNN'ler, görüntülerden bilgi çıkarmak için etkili filtrelere sahiptir çünkü iyi dağıtılmış bir veri kümesiyle eğitilirler ve iyi bir mimariye sahiptirler. Temel olarak, evrişim katmanlarındaki filtreler, görüntülerin özelliklerini çıkarmak için uygun şekilde eğitilmiştir.

Önceden eğitilmiş model ne anlama geliyor?

Tanım. Genellikle makine öğrenimini kullanarak, eğitim verilerinden bağımsız olarak tahmine dayalı ilişkileri öğrenen bir modeli.

Ön eğitimli modeller neden ince ayarlanmalıdır?

Bir ağa ince ayar yapma görevi, önceden eğitilmiş bir ağın parametrelerini eldeki yeni göreve uyum sağlaması için ince ayar yapmaktır Burada açıklandığı gibi, ilk katmanlar çok genel özellikleri öğrenir ve ağda daha yukarılara çıktıkça, katmanlar eğitildikleri göreve daha özel kalıpları öğrenme eğilimindedir.

Önceden eğitilmiş veri kümesi nedir?

Önceden eğitilmiş bir model, daha önce büyük bir veri kümesinde, genellikle büyük ölçekli bir görüntü sınıflandırma görevinde eğitilmiş kayıtlı bir ağdır. Ya önceden eğitilmiş modeli olduğu gibi kullanırsınız ya da bu modeli belirli bir göreve göre özelleştirmek için transfer öğrenimini kullanırsınız.