Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

🚀欢迎互三👉： 2 pangkat ke-n_💎💎

Pembelajaran transfer adalah metode yang menggunakan pengetahuan yang dipelajari dalam satu tugas untuk membantu menyelesaikan tugas lain. Dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, pembelajaran transfer sangat berguna karena dapat secara drastis mengurangi data dan waktu yang diperlukan untuk melatih model. Di blog ini, kita akan mengeksplorasi konsep pembelajaran transfer, area penerapannya, dan mendemonstrasikan melalui contoh kode cara menerapkan pembelajaran transfer dalam tugas klasifikasi gambar.

🍁1. Konsep pembelajaran transfer

Ide dasar pembelajaran transfer adalah menggunakan pengetahuan dalam satu domain (domain sumber) untuk meningkatkan efek pembelajaran di domain lain (domain target). Misalnya, dalam klasifikasi gambar, kita dapat menggunakan jaringan neural yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar (seperti ImageNet) dan menerapkannya pada kumpulan data yang lebih kecil dan spesifik tugas. Pendekatan ini dapat meningkatkan performa model secara signifikan, terutama ketika kumpulan data target berukuran kecil.

🍁2. Bidang penerapan pembelajaran transfer

🍁2.1 Visi Komputer

Visi komputer adalah salah satu bidang yang paling banyak digunakan dalam pembelajaran transfer. Jaringan neural konvolusional dalam yang telah dilatih sebelumnya (seperti VGG, ResNet, Inception, dll.) biasanya digunakan untuk berbagai tugas visual.

Klasifikasi gambar:
Klasifikasi gambar adalah salah satu tugas mendasar dalam computer vision. Pembelajaran transfer dapat secara signifikan meningkatkan akurasi klasifikasi pada kumpulan data kecil. Dengan menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar seperti ImageNet, model ini dapat diterapkan pada tugas klasifikasi gambar tertentu, seperti klasifikasi kucing dan anjing, klasifikasi bunga, dll.

Deteksi Sasaran:
Deteksi objek adalah identifikasi dan lokasi beberapa objek dalam suatu gambar. Model terlatih seperti R-CNN Lebih Cepat, YOLO, dan SSD dapat lebih cepat beradaptasi dengan tugas deteksi target baru, seperti deteksi rambu lalu lintas, deteksi pejalan kaki, dll., menggunakan fitur yang dipelajari pada kumpulan data skala besar.

Segmentasi gambar:
Segmentasi gambar membagi gambar menjadi bagian-bagian yang bermakna. Model segmentasi terlatih (seperti U-Net, DeepLab) dapat digunakan untuk segmentasi citra medis (seperti segmentasi organ, segmentasi tumor), pemahaman pemandangan, dan tugas lainnya.

🍁2.2 Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

NLP adalah bidang aplikasi penting lainnya dalam pembelajaran transfer. Model bahasa terlatih (seperti BERT, GPT, RoBERTa, dll.) telah merevolusi kinerja tugas NLP.

Kategorisasi Teks:
Klasifikasi teks meliputi klasifikasi berita, deteksi spam, dll. Dengan menggunakan model terlatih seperti BERT, keakuratan dan efisiensi klasifikasi teks dapat ditingkatkan secara signifikan.

analisis emosi:
Analisis sentimen adalah identifikasi emosi yang diungkapkan dalam teks. Melalui pembelajaran transfer, model terlatih dapat dengan cepat beradaptasi dengan tugas analisis sentimen di berbagai bidang, seperti ulasan produk, ulasan media sosial, dll.

mesin penerjemah:
Terjemahan mesin adalah terjemahan dari satu bahasa ke bahasa lain. Model pembelajaran transfer (seperti Transformer, mBERT) bekerja dengan baik dalam tugas penerjemahan, terutama terjemahan pasangan bahasa dengan sumber daya rendah.

🍁2.3 Analisis citra medis

Analisis citra medis adalah bidang yang memerlukan akurasi sangat tinggi, dan pembelajaran transfer memainkan peran penting di dalamnya.

Deteksi Kanker:
Deteksi kanker memerlukan klasifikasi gambar dan model segmentasi yang sangat akurat. Dengan menggunakan model pembelajaran mendalam yang telah dilatih sebelumnya, keakuratan deteksi kanker dapat ditingkatkan, seperti deteksi kanker payudara, deteksi kanker kulit, dll.

Segmentasi organ:
Segmentasi organ adalah mensegmentasi daerah organ pada citra medis. Model terlatih (seperti U-Net, ResNet) bekerja dengan baik dalam tugas segmentasi organ dalam gambar CT scan dan MRI, dan dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perencanaan perawatan.

🍁2.4 Pengenalan ucapan

Bidang pengenalan ucapan juga mendapat manfaat dari pembelajaran transfer, dan model yang telah dilatih sebelumnya secara signifikan meningkatkan kinerja tugas terkait ucapan.

Konversi ucapan ke teks:
Konversi ucapan ke teks (ASR) adalah konversi sinyal ucapan menjadi teks. Model terlatih (seperti DeepSpeech, Wav2Vec) berkinerja baik dalam tugas pengenalan ucapan dalam berbagai bahasa, terutama saat menangani data audio ekor panjang dan audio berisik.

Pengenalan emosi:
Pengenalan emosi adalah pendeteksian keadaan emosi pembicara dari sinyal ucapan. Model pembelajaran transfer dapat ditransfer antar kumpulan data emosi yang berbeda, sehingga meningkatkan akurasi dan ketahanan pengenalan emosi.

🍁3. Langkah-langkah utama pembelajaran transfer

Pembelajaran transfer meningkatkan performa pada tugas-tugas baru dengan menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar. Berikut langkah singkat untuk pembelajaran transfer:

1. Pilih model terlatih yang berkinerja baik pada tugas serupa (seperti VGG, ResNet, BERT, dll.).
2. Gunakan framework pembelajaran mendalam (seperti TensorFlow, PyTorch) untuk memuat model terlatih.
3. Bekukan beberapa atau semua lapisan model terlatih untuk mempertahankan fitur yang dipelajari.
4. Tambahkan lapisan baru berdasarkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk beradaptasi dengan tugas target.
5. Pilih pengoptimal, fungsi kerugian, dan indeks evaluasi, lalu kompilasi modelnya.
6. Latih model pada kumpulan data target dan cairkan beberapa lapisan untuk penyesuaian jika perlu.
7. Gunakan set validasi atau set pengujian untuk mengevaluasi performa model dan menyesuaikan strategi pelatihan.
8. Menerapkan model yang telah disempurnakan dan dievaluasi ke produksi.

🍁4. Contoh Demonstrasi

🍁4.1 Klasifikasi gambar menggunakan pembelajaran transfer

Kami akan menggunakan kerangka Keras untuk mendemonstrasikan aplikasi sederhana pembelajaran transfer. Di sini, kita akan menggunakan model VGG16 terlatih dan menerapkannya pada kumpulan data klasifikasi kucing dan anjing kecil.

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