प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

🚀欢迎互三👉： २ नं शक्तिं_ .💎💎

स्थानान्तरणशिक्षणं एकः पद्धतिः अस्ति या एकस्मिन् कार्ये ज्ञातस्य ज्ञानस्य उपयोगं कृत्वा अन्यस्य कार्यस्य समाधानं कर्तुं साहाय्यं करोति । यन्त्रशिक्षणे गहनशिक्षणे च स्थानान्तरणशिक्षणं विशेषतया उपयोगी भवति यतोहि एतत् प्रतिरूपस्य प्रशिक्षणार्थं आवश्यकं दत्तांशं समयं च भृशं न्यूनीकर्तुं शक्नोति । अस्मिन् ब्लोग् मध्ये वयं स्थानान्तरणशिक्षणस्य अवधारणां, तस्य अनुप्रयोगक्षेत्राणि च अन्वेषयिष्यामः, तथा च कोड उदाहरणद्वारा प्रदर्शयिष्यामः यत् स्थानान्तरणशिक्षणं कथं चित्रवर्गीकरणकार्य्ये प्रयोक्तव्यम् इति।

🍁1. स्थानान्तरणशिक्षणस्य अवधारणा

स्थानान्तरणशिक्षणस्य मूलविचारः अस्ति यत् एकस्मिन् क्षेत्रे (स्रोतक्षेत्रं) ज्ञानस्य उपयोगः अन्यस्मिन् क्षेत्रे (लक्ष्यक्षेत्रं) शिक्षणप्रभावं सुधारयितुम् । यथा, चित्रवर्गीकरणे वयं विशाले दत्तांशसमूहे (ImageNet इत्यादिषु) पूर्वप्रशिक्षितस्य तंत्रिकाजालस्य उपयोगं कृत्वा लघुतरे, कार्यविशिष्टे दत्तांशसमूहे प्रयोक्तुं शक्नुमः । एषः उपायः मॉडल् कार्यप्रदर्शने महत्त्वपूर्णतया सुधारं कर्तुं शक्नोति, विशेषतः यदा लक्ष्यदत्तांशसमूहः लघुः भवति ।

🍁2. स्थानान्तरणशिक्षणस्य अनुप्रयोगक्षेत्राणि

🍁२.१ सङ्गणकदृष्टिः

स्थानान्तरणशिक्षणे सङ्गणकदृष्टिः सर्वाधिकं प्रयुक्तेषु क्षेत्रेषु अन्यतमम् अस्ति । पूर्वप्रशिक्षिताः गहनाः कन्वोल्यूशनल् न्यूरल नेटवर्क् (यथा VGG, ResNet, Inception इत्यादयः) सामान्यतया विविधदृश्यकार्यस्य कृते उपयुज्यन्ते ।

चित्रवर्गीकरणम् : १.
सङ्गणकदृष्टौ प्रतिबिम्बवर्गीकरणं मौलिककार्येषु अन्यतमम् अस्ति । स्थानान्तरणशिक्षणेन लघुदत्तांशसमूहेषु वर्गीकरणसटीकतायां महत्त्वपूर्णं सुधारः कर्तुं शक्यते । इमेजनेट् इत्यादिषु बृहत्दत्तांशसमूहेषु पूर्वप्रशिक्षितानां आदर्शानां उपयोगेन एतानि आदर्शानि विशिष्टप्रतिबिम्बवर्गीकरणकार्य्येषु प्रयोक्तुं शक्यन्ते, यथा बिडाल-कुक्कुर-वर्गीकरणं, पुष्पवर्गीकरणं इत्यादिषु

लक्ष्यपरिचयः : १.
वस्तुपरिचयः चित्रे बहुविधवस्तूनाम् अभिज्ञानं स्थानं च भवति । पूर्वप्रशिक्षिताः मॉडलाः यथा Faster R-CNN, YOLO तथा SSD इत्यादीनि बृहत्-परिमाणस्य आँकडा-समूहेषु ज्ञातानां विशेषतानां उपयोगेन नूतन-लक्ष्य-परिचय-कार्यं, यथा यातायात-चिह्न-परिचयः, पदयात्री-परिचयः इत्यादिषु, अधिक-शीघ्रेण अनुकूलतां प्राप्तुं शक्नुवन्ति

चित्रविभाजनम् : १.
बिम्बविभाजनेन बिम्बं सार्थकभागेषु विभज्यते । पूर्वप्रशिक्षितविभाजनप्रतिमानानाम् (यथा U-Net, DeepLab) उपयोगः चिकित्साप्रतिबिम्बविभाजनार्थं (यथा अङ्गविभाजनम्, ट्यूमरविभाजनम्), दृश्यबोधः अन्यकार्यं च कर्तुं शक्यते

🍁२.२ प्राकृतिकभाषासंसाधनम् (NLP) २.

एनएलपी स्थानान्तरणशिक्षणस्य अन्यत् महत्त्वपूर्णं अनुप्रयोगक्षेत्रम् अस्ति । पूर्वप्रशिक्षितभाषाप्रतिमानैः (यथा BERT, GPT, RoBERTa इत्यादयः) एनएलपीकार्यस्य निष्पादने क्रान्तिं कृतवन्तः ।

पाठवर्गीकरणम् : १.
पाठवर्गीकरणे वार्तावर्गीकरणं, स्पैमपरिचयः इत्यादयः अन्तर्भवन्ति । BERT इत्यादीनां पूर्वप्रशिक्षितानां प्रतिमानानाम् उपयोगेन पाठवर्गीकरणस्य सटीकतायां कार्यक्षमतायां च महती उन्नतिः कर्तुं शक्यते ।

भावविश्लेषणम् : १.
भावविश्लेषणं पाठे व्यक्तानां भावानाम् अभिज्ञानं भवति । स्थानान्तरणशिक्षणस्य माध्यमेन पूर्वप्रशिक्षिताः आदर्शाः विभिन्नक्षेत्रेषु भावनाविश्लेषणकार्येषु शीघ्रं अनुकूलतां प्राप्तुं शक्नुवन्ति, यथा उत्पादसमीक्षा, सामाजिकमाध्यमसमीक्षा इत्यादि।

यन्त्रानुवादः : १.
यन्त्रानुवादः एकस्याः भाषायाः अन्यभाषायां अनुवादः । स्थानान्तरणशिक्षणप्रतिमानाः (यथा Transformer, mBERT) अनुवादकार्येषु, विशेषतः न्यूनसंसाधनभाषायुग्मानां अनुवादे, उत्तमं प्रदर्शनं कुर्वन्ति ।

🍁२.३ चिकित्साप्रतिबिम्बविश्लेषणम्

चिकित्साप्रतिबिम्बविश्लेषणं एकं क्षेत्रं यस्य अत्यन्तं उच्चसटीकतायाः आवश्यकता भवति, तस्मिन् स्थानान्तरणशिक्षणस्य महत्त्वपूर्णा भूमिका भवति ।

कर्करोगस्य अन्वेषणम् : १.
कर्करोगस्य पत्ताङ्गीकरणाय अत्यन्तं सटीकं चित्रवर्गीकरणं, विभाजनप्रतिमानं च आवश्यकम् अस्ति । पूर्वप्रशिक्षितानां गहनशिक्षणप्रतिमानानाम् उपयोगेन कर्करोगपरिचयस्य सटीकतायां सुधारः कर्तुं शक्यते, यथा स्तनकर्क्कटपरिचयः, त्वचाकर्क्कटपरिचयः इत्यादयः।

अङ्गविभाजनम् : १.
अङ्गविभाजनं चिकित्साप्रतिबिम्बेषु अङ्गप्रदेशानां विभाजनं भवति । पूर्वप्रशिक्षिताः मॉडलाः (यथा यू-नेट्, रेस्नेट्) सीटी-स्कैन्-एमआरआइ-प्रतिबिम्बेषु अङ्गविभाजनकार्येषु उत्तमं प्रदर्शनं कुर्वन्ति, तथा च निदानं चिकित्सानियोजने च वैद्यानाम् सहायतां कर्तुं शक्नुवन्ति

🍁२.४ वाक्परिचयः

वाक्परिचयक्षेत्रं स्थानान्तरणशिक्षणात् अपि लाभं प्राप्नोति, पूर्वप्रशिक्षितप्रतिमानाः वाक्सम्बद्धकार्यस्य कार्यप्रदर्शने महत्त्वपूर्णतया सुधारं कुर्वन्ति

वाक्-पाठ-रूपान्तरणम् : १.
वाक्-पाठ-रूपान्तरणम् (ASR) इति वाक्-संकेतानां पाठरूपेण परिवर्तनम् । पूर्वप्रशिक्षिताः आदर्शाः (यथा DeepSpeech, Wav2Vec) बहुभाषासु वाक्परिचयकार्येषु उत्तमं प्रदर्शनं कुर्वन्ति, विशेषतः दीर्घपुच्छश्रव्यदत्तांशैः, शोरगुलयुक्तैः श्रव्यैः च सह व्यवहारं कुर्वन्

भावपरिचयः : १.
भावपरिचयः वाक्संकेतेभ्यः वक्तुः भावात्मकस्थितेः अन्वेषणम् अस्ति । स्थानान्तरणशिक्षणप्रतिमानं भिन्नभिन्नभावदत्तांशसमूहानां मध्ये स्थानान्तरितुं शक्यते, येन भावनापरिचयस्य सटीकतायां दृढतायां च सुधारः भवति ।

🍁3. स्थानान्तरणशिक्षणस्य मुख्यपदार्थाः

स्थानान्तरणशिक्षणं बृहत्दत्तांशसमूहेषु पूर्वप्रशिक्षितानां प्रतिमानानाम् उपयोगेन नूतनकार्यस्य कार्यप्रदर्शने सुधारं करोति । स्थानान्तरणशिक्षणस्य संक्षिप्तपदार्थाः अत्र सन्ति-

1. पूर्वप्रशिक्षितं प्रतिरूपं चिनुत यत् समानकार्यं (यथा VGG, ResNet, BERT इत्यादिषु) उत्तमं प्रदर्शनं करोति।
2. पूर्वप्रशिक्षितं मॉडलं लोड् कर्तुं गहनशिक्षणरूपरेखायाः (यथा TensorFlow, PyTorch) उपयोगं कुर्वन्तु ।
3. पूर्वप्रशिक्षितस्य मॉडलस्य केचन वा सर्वाणि वा स्तराः फ्रीज कृत्वा तस्य ज्ञातविशेषतानां संरक्षणं कुर्वन्तु।
4. लक्ष्यकार्यस्य अनुकूलतायै पूर्वप्रशिक्षितप्रतिरूपस्य आधारेण नूतनानि स्तराः योजयन्तु।
5. अनुकूलकं, हानिकार्यं, मूल्याङ्कनसूचकाङ्कं च चित्वा, मॉडलं संकलयन्तु ।
6. लक्ष्यदत्तांशसमूहे मॉडलं प्रशिक्षयन्तु तथा आवश्यकतानुसारं सूक्ष्म-समायोजनार्थं केचन स्तराः अनफ्रीज कुर्वन्तु।
7. आदर्शप्रदर्शनस्य मूल्याङ्कनार्थं तथा प्रशिक्षणरणनीत्याः समायोजनार्थं सत्यापनसमूहस्य अथवा परीक्षणसमूहस्य उपयोगं कुर्वन्तु।
8. सूक्ष्म-समायोजनं मूल्याङ्कितं च प्रतिरूपं उत्पादनं प्रति परिनियोजयन्तु।

🍁4. नमूना प्रदर्शनम्

🍁४.१ स्थानान्तरणशिक्षणस्य उपयोगेन चित्रवर्गीकरणं

स्थानान्तरणशिक्षणस्य सरलं अनुप्रयोगं प्रदर्शयितुं केरसरूपरेखायाः उपयोगं करिष्यामः। अत्र वयं पूर्वप्रशिक्षितस्य VGG16 मॉडलस्य उपयोगं करिष्यामः, तत् च लघुबिडाल-कुक्कुर-वर्गीकरण-दत्तांशसमूहे प्रयोक्ष्यामः ।

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