title: Annotatsiya - Qarshi davlat universiteti international scientific and practical conference on algorithms and current...
text: 265
  Kerakli formatdagi(ko‘rinishdagi) chiqish signallarini shakllantirish.
  Ko‘pgina modellar ko‘plab turdagi vaziyatlarda o‘qitiladi, masalan, ImageNet modeli
  mingta sinfga ajratilgan bir million tasvirni o‘z ichiga oladi, shuning uchun bu model
  parametrlarini o‘zgartirishga hojat yo‘q. Buning o‘rniga, uni yangi konkret belgilar bilan
  to‘ldirish, va faqat uning oxirgi qatlamlarini yechilishi kerak bo‘lgan masala uchun qayta
  o‘qitish foydaliroqdir.TLda modelga uzatilayotgan yangi namunalardan belgilarni ajratib
  olish uchun oldingi model tomonidan olingan qonuniyatlardan foydalaniladi, keyinchalik
  bu belgilar yangi tasniflagich (klassifikator) orqali o‘tkaziladi. Bu usulda faqatgina maqsad
  qilingan masalani yechish uchun oldindan o‘rgatilgan model ustiga boshidan o‘qitiladigan
  tasniflagich qo‘shiladi. Ya’ni oldin tayyorlangan model parametr(vazn)laridan foydalanib
  yangi model yangi ma’lumotlar asosida o‘qitiladi va buning natijasida yangi model mavjud
  parametrlarni saqlagan holda yangi kiritilgan malumotlardan kerakli yangi parametrlarni
  qo‘shib oladi. Buni 1-rasmda ko‘rsatilgan Konvolyutsion neyron tarmog‘i (CNN-
  Convolutional Neural Network) misolida tushintirish mumkin. Dastlab ImageNet tasvirlar
  to‘plamida o‘qitilgan model vaznlaridan foydalanib, gistoligik tasvirlarni tasniflash
  modelini qurish mumkin. Buning uchun bu tarmoqning dastlabki qatlamlari muzlatilib,
  oxirgi qatlamlari yangi tasvirlarda qayta o‘qitiladi. Bundan avval esa bu modelning so‘ngi
  chiqish qatlamidagi sinflar soni quyilgan masalaga moslashtiriladi.
  1-rasm. 1-avval o‘qitilgan model, 2- avval o‘qitilgan modelning o‘zgartirilgan ko‘rinishi.
  Natijada avval katta xajmdagi malumotlarda o‘qitilgan va yaxshi tasniflash
  ko‘rsatgichlariga ega modeldan foydalanib, usha vazifaga yaqin tipdagi masalalarni yechish
  uchun yangi model olinadi. Bu esa quyilgan masalani yechish uchun ko‘p miqdorda
  ma’lumotlarga va katta hisoblash resurslariga ega bo‘lmagan foydalanuvchilarga samarasi
  ancha yuqori bo‘lgan modellarni faqatgina o‘zida mavjud malumotlar asosida yaratish va
  ishlatish imkoniyatini beradi.