Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

🚀欢迎互三👉： 2 στην nη δύναμη_💎💎

Η μάθηση με μεταφορά είναι μια μέθοδος που χρησιμοποιεί τη γνώση που αποκτήθηκε σε μια εργασία για να βοηθήσει στην επίλυση μιας άλλης εργασίας. Στη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση, η μάθηση με μεταφορά είναι ιδιαίτερα χρήσιμη επειδή μπορεί να μειώσει δραστικά τα δεδομένα και τον χρόνο που απαιτείται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου. Σε αυτό το ιστολόγιο, θα εξερευνήσουμε την έννοια της μάθησης μεταφοράς, τις περιοχές εφαρμογής της και θα δείξουμε μέσω ενός παραδείγματος κώδικα πώς να εφαρμόσουμε τη μάθηση μεταφοράς σε μια εργασία ταξινόμησης εικόνων.

🍁1. Η έννοια της μεταφοράς μάθησης

Η βασική ιδέα της μάθησης μεταφοράς είναι η χρήση γνώσης σε έναν τομέα (τομέας πηγής) για τη βελτίωση του μαθησιακού αποτελέσματος σε έναν άλλο τομέα (τομέας στόχος). Για παράδειγμα, στην ταξινόμηση εικόνων, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε ένα νευρωνικό δίκτυο προεκπαιδευμένο σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων (όπως το ImageNet) και να το εφαρμόσουμε σε ένα μικρότερο σύνολο δεδομένων για συγκεκριμένη εργασία. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την απόδοση του μοντέλου, ειδικά όταν το σύνολο δεδομένων στόχος είναι μικρό.

🍁2. Τομείς εφαρμογής μεταφοράς μάθησης

🍁2.1 Computer Vision

Η όραση υπολογιστών είναι ένα από τα πιο ευρέως χρησιμοποιούμενα πεδία στη μεταφορά μάθησης. Τα προεκπαιδευμένα βαθιά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (όπως VGG, ResNet, Inception, κ.λπ.) χρησιμοποιούνται συνήθως για μια ποικιλία οπτικών εργασιών.

Ταξινόμηση εικόνων:
Η ταξινόμηση εικόνων είναι μια από τις θεμελιώδεις εργασίες στην όραση υπολογιστή. Η μάθηση με μεταφορά μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την ακρίβεια ταξινόμησης σε μικρά σύνολα δεδομένων. Χρησιμοποιώντας μοντέλα προεκπαιδευμένα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων όπως το ImageNet, αυτά τα μοντέλα μπορούν να εφαρμοστούν σε συγκεκριμένες εργασίες ταξινόμησης εικόνων, όπως ταξινόμηση γάτας και σκύλου, ταξινόμηση λουλουδιών κ.λπ.

Ανίχνευση στόχου:
Η ανίχνευση αντικειμένων είναι η αναγνώριση και η θέση πολλών αντικειμένων σε μια εικόνα. Προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως το Faster R-CNN, το YOLO και το SSD μπορούν να προσαρμοστούν πιο γρήγορα σε νέες εργασίες ανίχνευσης στόχων, όπως ανίχνευση πινακίδων κυκλοφορίας, ανίχνευση πεζών κ.λπ., χρησιμοποιώντας λειτουργίες που μαθαίνονται σε σύνολα δεδομένων μεγάλης κλίμακας.

Τμηματοποίηση εικόνας:
Η κατάτμηση εικόνας χωρίζει μια εικόνα σε σημαντικά μέρη. Προεκπαιδευμένα μοντέλα τμηματοποίησης (όπως U-Net, DeepLab) μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τμηματοποίηση ιατρικών εικόνων (όπως τμηματοποίηση οργάνων, τμηματοποίηση όγκου), κατανόηση σκηνής και άλλες εργασίες.

🍁2.2 Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Το NLP είναι ένας άλλος σημαντικός τομέας εφαρμογής της μάθησης μεταφοράς. Τα προεκπαιδευμένα γλωσσικά μοντέλα (όπως BERT, GPT, RoBERTa, κ.λπ.) έχουν φέρει επανάσταση στην απόδοση των εργασιών NLP.

Κατηγοριοποίηση κειμένου:
Η ταξινόμηση κειμένου περιλαμβάνει ταξινόμηση ειδήσεων, ανίχνευση ανεπιθύμητων μηνυμάτων κ.λπ. Χρησιμοποιώντας προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως το BERT, η ακρίβεια και η αποτελεσματικότητα της ταξινόμησης κειμένων μπορεί να βελτιωθεί σημαντικά.

ανάλυση συναισθημάτων:
Η ανάλυση συναισθημάτων είναι η αναγνώριση των συναισθημάτων που εκφράζονται σε κείμενο. Μέσω της μάθησης μεταφοράς, τα προεκπαιδευμένα μοντέλα μπορούν γρήγορα να προσαρμοστούν σε εργασίες ανάλυσης συναισθήματος σε διαφορετικούς τομείς, όπως κριτικές προϊόντων, κριτικές μέσων κοινωνικής δικτύωσης κ.λπ.

αυτόματη μετάφραση:
Η αυτόματη μετάφραση είναι η μετάφραση μιας γλώσσας σε μια άλλη γλώσσα. Τα μοντέλα εκμάθησης μεταφοράς (όπως το Transformer, mBERT) αποδίδουν καλά σε μεταφραστικές εργασίες, ειδικά στη μετάφραση ζευγών γλωσσών χαμηλών πόρων.

🍁2.3 Ανάλυση ιατρικής εικόνας

Η ανάλυση ιατρικής εικόνας είναι ένα πεδίο που απαιτεί εξαιρετικά υψηλή ακρίβεια και η μάθηση μεταφοράς παίζει σημαντικό ρόλο σε αυτό.

Ανίχνευση καρκίνου:
Η ανίχνευση καρκίνου απαιτεί μοντέλα ταξινόμησης και τμηματοποίησης εικόνων υψηλής ακρίβειας. Χρησιμοποιώντας προεκπαιδευμένα μοντέλα βαθιάς μάθησης, η ακρίβεια της ανίχνευσης του καρκίνου μπορεί να βελτιωθεί, όπως η ανίχνευση καρκίνου του μαστού, η ανίχνευση καρκίνου του δέρματος κ.λπ.

Τμηματοποίηση οργάνων:
Η τμηματοποίηση οργάνων είναι η τμηματοποίηση περιοχών οργάνων σε ιατρικές εικόνες. Τα προεκπαιδευμένα μοντέλα (όπως το U-Net, το ResNet) αποδίδουν καλά σε εργασίες τμηματοποίησης οργάνων σε αξονικές τομογραφίες και εικόνες μαγνητικής τομογραφίας και μπορούν να βοηθήσουν τους γιατρούς στη διάγνωση και τον σχεδιασμό της θεραπείας.

🍁2.4 Αναγνώριση ομιλίας

Το πεδίο της αναγνώρισης ομιλίας επωφελείται επίσης από τη μεταφορά μάθησης και τα προεκπαιδευμένα μοντέλα βελτιώνουν σημαντικά την απόδοση των εργασιών που σχετίζονται με την ομιλία.

Μετατροπή ομιλίας σε κείμενο:
Η μετατροπή ομιλίας σε κείμενο (ASR) είναι η μετατροπή των σημάτων ομιλίας σε κείμενο. Τα προεκπαιδευμένα μοντέλα (όπως τα DeepSpeech, Wav2Vec) αποδίδουν καλά σε εργασίες αναγνώρισης ομιλίας σε πολλές γλώσσες, ειδικά όταν ασχολούνται με δεδομένα ήχου μακριάς ουράς και θορυβώδη ήχο.

Αναγνώριση συναισθημάτων:
Η αναγνώριση συναισθημάτων είναι η ανίχνευση της συναισθηματικής κατάστασης του ομιλητή από τα σήματα ομιλίας. Τα μοντέλα μάθησης μεταφοράς μπορούν να μεταφερθούν μεταξύ διαφορετικών συνόλων δεδομένων συναισθημάτων, βελτιώνοντας έτσι την ακρίβεια και την ευρωστία της αναγνώρισης συναισθημάτων.

🍁3. Κύρια βήματα μεταφοράς μάθησης

Η μάθηση με μεταφορά βελτιώνει την απόδοση σε νέες εργασίες χρησιμοποιώντας μοντέλα προεκπαιδευμένα σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Ακολουθούν τα σύντομα βήματα για τη μεταφορά μάθησης:

1. Επιλέξτε ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο που αποδίδει καλά σε παρόμοιες εργασίες (όπως VGG, ResNet, BERT κ.λπ.).
2. Χρησιμοποιήστε ένα πλαίσιο βαθιάς εκμάθησης (όπως TensorFlow, PyTorch) για να φορτώσετε το προεκπαιδευμένο μοντέλο.
3. Παγώστε μερικά ή όλα τα στρώματα του προεκπαιδευμένου μοντέλου για να διατηρήσετε τα μαθημένα χαρακτηριστικά του.
4. Προσθέστε νέα επίπεδα με βάση το προεκπαιδευμένο μοντέλο για προσαρμογή στην εργασία-στόχο.
5. Επιλέξτε το βελτιστοποιητή, τη συνάρτηση απώλειας και τον δείκτη αξιολόγησης και μεταγλωττίστε το μοντέλο.
6. Εκπαιδεύστε το μοντέλο στο σύνολο δεδομένων προορισμού και ξεπαγώστε ορισμένα επίπεδα για λεπτομέρεια, εάν είναι απαραίτητο.
7. Χρησιμοποιήστε το σετ επικύρωσης ή το σύνολο δοκιμών για να αξιολογήσετε την απόδοση του μοντέλου και να προσαρμόσετε τη στρατηγική εκπαίδευσης.
8. Αναπτύξτε το τελειοποιημένο και αξιολογημένο μοντέλο στην παραγωγή.

🍁4. Δείγμα επίδειξης

🍁4.1 Ταξινόμηση εικόνων με χρήση εκμάθησης μεταφοράς

Θα χρησιμοποιήσουμε το πλαίσιο Keras για να επιδείξουμε μια απλή εφαρμογή μεταφοράς μάθησης. Εδώ, θα χρησιμοποιήσουμε το προεκπαιδευμένο μοντέλο VGG16 και θα το εφαρμόσουμε σε ένα σύνολο δεδομένων ταξινόμησης μικρών γατών και σκύλων.

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