Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

🚀欢迎互三👉： 2 n:nnelle potenssille_💎💎

Siirto-oppiminen on menetelmä, joka käyttää yhdessä tehtävässä opittua tietoa toisen tehtävän ratkaisemiseen. Koneoppimisessa ja syväoppimisessa siirtooppiminen on erityisen hyödyllistä, koska se voi vähentää huomattavasti mallin kouluttamiseen tarvittavaa dataa ja aikaa. Tässä blogissa tutkimme siirtooppimisen käsitettä, sen sovellusalueita ja näytämme koodiesimerkin avulla, kuinka siirtooppimista voidaan soveltaa kuvan luokittelutehtävässä.

🍁1. Siirto-oppimisen käsite

Siirto-oppimisen perusideana on käyttää tietoa yhdellä alueella (lähdeverkkoalue) oppimisvaikutuksen parantamiseksi toisella alueella (kohdealue). Esimerkiksi kuvien luokittelussa voimme käyttää suurelle tietojoukolle (kuten ImageNet) esiopetettua neuroverkkoa ja soveltaa sitä pienempään, tehtäväkohtaiseen tietojoukkoon. Tämä lähestymistapa voi parantaa merkittävästi mallin suorituskykyä, varsinkin kun kohdetietojoukko on pieni.

🍁2. Siirto-oppimisen sovellusalueet

🍁2.1 Tietokonenäkö

Tietokonenäkö on yksi siirtooppimisen laajimmin käytetyistä aloista. Valmiiksi koulutettuja syväkonvoluutiohermoverkkoja (kuten VGG, ResNet, Inception jne.) käytetään yleisesti erilaisiin visuaalisiin tehtäviin.

Kuvan luokitus:
Kuvan luokittelu on yksi tietokonenäön perustehtävistä. Siirto-oppiminen voi parantaa merkittävästi luokittelutarkkuutta pienissä tietojoukkoissa. Käyttämällä malleja, jotka on esikoulutettu suuriin tietokokonaisuuksiin, kuten ImageNet, näitä malleja voidaan soveltaa tiettyihin kuvien luokittelutehtäviin, kuten kissojen ja koirien luokitteluun, kukkien luokitteluun jne.

Kohteen tunnistus:
Objektin tunnistus tarkoittaa useiden kohteiden tunnistamista ja sijaintia kuvassa. Valmiiksi koulutetut mallit, kuten Faster R-CNN, YOLO ja SSD, voivat mukautua nopeammin uusiin kohteiden havaitsemistehtäviin, kuten liikennemerkkien havaitsemiseen, jalankulkijoiden havaitsemiseen jne. käyttämällä suurista tietojoukoista opittuja ominaisuuksia.

Kuvan segmentointi:
Kuvan segmentointi jakaa kuvan merkityksellisiin osiin. Valmiiksi koulutettuja segmentointimalleja (kuten U-Net, DeepLab) voidaan käyttää lääketieteellisten kuvien segmentointiin (kuten elinten segmentointiin, kasvainten segmentointiin), kohtauksen ymmärtämiseen ja muihin tehtäviin.

🍁2.2 Luonnollisen kielen käsittely (NLP)

NLP on toinen tärkeä siirtooppimisen sovellusalue. Valmiiksi koulutetut kielimallit (kuten BERT, GPT, RoBERTa jne.) ovat mullistaneet NLP-tehtävien suorituskyvyn.

Tekstin luokittelu:
Tekstin luokittelu sisältää uutisluokituksen, roskapostin tunnistuksen jne. Käyttämällä esikoulutettuja malleja, kuten BERT, tekstin luokittelun tarkkuutta ja tehokkuutta voidaan parantaa huomattavasti.

tunneanalyysi:
Tunneanalyysi on tekstissä ilmaistujen tunteiden tunnistamista. Siirtooppimisen avulla valmiiksi koulutetut mallit sopeutuvat nopeasti eri alojen tunteiden analysointitehtäviin, kuten tuotearvosteluihin, sosiaalisen median arvosteluihin jne.

konekäännös:
Konekäännös on yhden kielen kääntäminen toiselle kielelle. Siirto-oppimismallit (kuten Transformer, mBERT) toimivat hyvin käännöstehtävissä, erityisesti vähän resursseja vaativien kieliparien kääntämisessä.

🍁2.3 Lääketieteellinen kuva-analyysi

Lääketieteellinen kuva-analyysi on erittäin suurta tarkkuutta vaativa ala, jossa siirtooppiminen on tärkeässä roolissa.

Syövän havaitseminen:
Syövän havaitseminen edellyttää erittäin tarkkaa kuvan luokittelua ja segmentointimalleja. Valmiiksi koulutetuilla syväoppimismalleilla voidaan parantaa syövän havaitsemisen tarkkuutta, kuten rintasyövän havaitsemista, ihosyövän havaitsemista jne.

Elinten segmentointi:
Elinten segmentoinnilla segmentoidaan elinalueet lääketieteellisissä kuvissa. Valmiiksi koulutetut mallit (kuten U-Net, ResNet) toimivat hyvin elinten segmentointitehtävissä TT-skannauksissa ja MRI-kuvissa ja voivat auttaa lääkäreitä diagnoosissa ja hoidon suunnittelussa.

🍁2.4 Puheentunnistus

Siirto-oppimisesta hyötyy myös puheentunnistuksen alalla, ja esikoulutetut mallit parantavat merkittävästi puheen tehtävien suorittamista.

Puheen muuntaminen tekstiksi:
Puhe-tekstimuunnos (ASR) on puhesignaalien muuntamista tekstiksi. Valmiiksi koulutetut mallit (kuten DeepSpeech, Wav2Vec) toimivat hyvin puheentunnistustehtävissä useilla kielillä, varsinkin kun käsitellään pitkää äänidataa ja meluisaa ääntä.

Tunteiden tunnistaminen:
Tunteiden tunnistus tarkoittaa puhujan tunnetilan havaitsemista puhesignaaleista. Siirto-oppimismalleja voidaan siirtää eri tunnetietosarjojen välillä, mikä parantaa tunteiden tunnistamisen tarkkuutta ja kestävyyttä.

🍁3. Siirto-oppimisen päävaiheet

Siirto-oppiminen parantaa suorituskykyä uusissa tehtävissä käyttämällä malleja, jotka on esiopetettu suurille tietojoukoille. Tässä lyhyet vaiheet oppimisen siirtämiseksi:

1. Valitse valmiiksi koulutettu malli, joka toimii hyvin vastaavissa tehtävissä (kuten VGG, ResNet, BERT jne.).
2. Käytä syväoppimiskehystä (kuten TensorFlow, PyTorch) esiopetetun mallin lataamiseen.
3. Jäädytä jotkin tai kaikki esiopetetun mallin kerrokset säilyttääksesi sen opitut ominaisuudet.
4. Lisää uusia tasoja valmiiksi koulutetun mallin perusteella mukautuaksesi kohdetehtävään.
5. Valitse optimoija, häviöfunktio ja arviointiindeksi ja kokoa malli.
6. Harjoittele mallia kohdetietojoukossa ja vapauta jotkin tasot tarvittaessa hienosäätöä varten.
7. Käytä validointisarjaa tai testisarjaa mallin suorituskyvyn arvioimiseen ja harjoitusstrategian säätämiseen.
8. Ota hienosäädetty ja arvioitu malli käyttöön tuotannossa.

🍁4. Näytteen esittely

🍁4.1 Kuvan luokittelu siirtooppimisen avulla

Käytämme Keras-kehystä esittelemään yksinkertaista siirtooppimisen sovellusta. Tässä käytämme esikoulutettua VGG16-mallia ja käytämme sitä pienen kissan ja koiran luokittelutietojoukossa.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers

# 数据预处理
train_dir = 'path/to/train'
validation_dir = 'path/to/validation'

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

# 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层的全连接层
conv_base = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(150, 150, 3))

# 冻结VGG16的卷积基
conv_base.trainable = False

# 构建新的模型
model = models.Sequential()
model.add(conv_base)
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(256, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(learning_rate=2e-5),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=100,
    epochs=30,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=50
)

# 可视化训练过程
import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(len(acc))

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()


                    上一篇
                    下一篇