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Qu’est-ce que l’apprentissage par transfert dans le contexte du deep learning ?<end_of_turn>
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Transferlernen ist eine leistungsstarke Technik innerhalb des Deep Learning, bei der das bei einer Aufgabe gewonnene Wissen genutzt wird, um die Leistung bei einer anderen, aber verwandten Aufgabe zu verbessern. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie auf Ihrem Lernweg Abkürzungen nehmen, indem Sie vorhandenes Wissen und Fachwissen nutzen, um neue Herausforderungen effizienter anzugehen.

So funktioniert es im Kontext von Deep Learning:

1. Vorab trainierte Modelle:

Tiefe neuronale Netze werden auf riesigen Datensätzen trainiert, wie etwa ImageNet für die Bilderkennung. Diese trainierten Modelle werden mit ihren erlernten Gewichtungen und Verzerrungen zu „vorab trainierten Modellen“.
Transferlernen nutzt diese vorab trainierten Modelle als Ausgangspunkt für eine neue Aufgabe.

2. Merkmalsextraktion:

Die frühen Ebenen des vorab trainierten Modells, die generische Merkmale wie Kanten und Texturen aus Bildern extrahieren, werden häufig „eingefroren“ oder unverändert beibehalten. Man geht davon aus, dass diese Schichten universelle Funktionen erlernt haben, die auf verschiedene Aufgaben anwendbar sind.
Dem vorab trainierten Modell werden neue aufgabenspezifische Schichten hinzugefügt, um es an den neuen Datensatz und seine spezifischen Anforderungen anzupassen.

3. Feinabstimmung:

Das gesamte Modell oder nur die neuen Schichten werden dann anhand der neuen Daten feinabgestimmt. Dieser Feinabstimmungsprozess verfeinert die Gewichtungen und Verzerrungen weiter, um das vorab trainierte Modell an die spezifischen Nuancen der neuen Aufgabe anzupassen.

Vorteile des Transferlernens:

Schnelleres Training: Durch die Nutzung vorab trainierten Wissens wird die Trainingszeit im Vergleich zum Training eines Modells von Grund auf erheblich verkürzt, insbesondere bei ressourcenintensiven Aufgaben.
Verbesserte Leistung: Vorab trainierte Modelle erzielen bei neuen Aufgaben häufig eine höhere Genauigkeit als Modelle, die ausschließlich auf den neuen Daten trainiert wurden, insbesondere wenn die Aufgaben miteinander verbunden sind.
Reduzierte Datenanforderungen: Transferlernen kann besonders hilfreich sein, wenn für die neue Aufgabe mit begrenzten Datensätzen gearbeitet wird, da das vorab trainierte Modell bereits eine solide Grundlage bietet.<end_of_turn><eos>