تفاوت fine-tuning با Transfer learning

Question

سلام.

خدمت دوستان عزیز.

آیا تو زمینه یادگیری عمیق دو موضوع  fine-tuning و Transfer learning با هم تفاوت دارن؟

Answer 1

بله تفاوت دارند هر دو از وزن های مدل های از پیش آموزش دیده شده استفاده می کنند با این تفاوت Transfer learning مدل را فریز می کنه و فقط یک head به شبکه اضافه می کنه و اون را با داده های جدید آموزش میده اغلب هم زمانی اینکارو انجام میدیم که تعداد داده های ما خیلی کم باشه مثلا زیر 1000 تا ولی تو fine-tuning ما کل شبکه را فریز نمی کنیم بلکه برخی از لایه را براشون نرخ یادگیری تعریف می کنیم و معمولا هم لایه های انتهایی شبکه از حالت فریز در میارن و مثل Transfer learning هم هدی برای شبکه در نظر گرفته میشه که اون هم آموزش می بینه این برای زمانیه که مثلا داده های چیزی حدود 30 هزارتا باشه مورد استفاده قرار می گیره.

Answer 2

تنظیم دقیق و انتقال یادگیری هر دو تکنیک هایی هستند که در یادگیری عمیق برای استفاده از دانش آموخته شده از یک کار برای بهبود عملکرد در کار دیگر استفاده می شوند. با این حال، برخی از تفاوت های کلیدی بین این دو وجود دارد.

 

تنظیم دقیق به فرآیند استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده و سپس تنظیم یا "تنظیم دقیق" پارامترهای مدل برای انطباق بهتر با یک کار جدید اشاره دارد. این به طور معمول شامل آموزش فقط چند لایه آخر مدل از پیش آموزش دیده می شود، در حالی که لایه های قبلی را منجمد نگه می دارد. ایده این است که لایه‌های قبلی قبلاً ویژگی‌های مفیدی را یاد گرفته‌اند که می‌توان از آنها برای کار جدید استفاده مجدد کرد، بنابراین نیازی به آموزش مجدد آنها نیست.

 

از سوی دیگر، یادگیری انتقالی به مفهوم گسترده تر استفاده از دانش آموخته شده از یک کار برای بهبود عملکرد در کار دیگر اشاره دارد. این می تواند شامل تنظیم دقیق، اما همچنین تکنیک های دیگری مانند استفاده از یک مدل از پیش آموزش دیده به عنوان استخراج کننده ویژگی، یا آموزش یک مدل جدید از ابتدا با استفاده از دانش آموخته شده از مدل از پیش آموزش دیده باشد.

 

به طور خلاصه، تنظیم دقیق یک تکنیک خاص است که در یادگیری انتقالی استفاده می‌شود که در آن یک مدل از پیش آموزش‌دیده برای بهبود عملکرد در یک کار جدید تنظیم می‌شود، در حالی که یادگیری انتقال یک مفهوم کلی‌تر است که می‌تواند شامل تنظیم دقیق و همچنین تکنیک‌های دیگر باشد.