Что такое многозадачное обучение нейросетей
Многозадачное обучение (multi-task learning) — это подход в машинном обучении, когда одна и та же нейросетевая модель обучается сразу на нескольких задачах.
Преимущества многозадачного обучения:
- Повышение качества модели на всех задачах за счет общего представления признаков.
- Экономия вычислительных ресурсов, т.к. используется одна общая модель вместо нескольких.
Например, можно обучить одну нейросеть распознавать изображения, проводить машинный перевод и анализировать тексты.
Что такое переносное обучение
Переносное обучение (transfer learning) подразумевает использование предобученной нейросетевой модели и адаптацию ее под новую задачу или домен.
Преимущества переносного обучения:
- Значительная экономия времени и вычислительных ресурсов.
- Возможность решать сложные задачи с ограниченным объемом данных.
Например, можно взять предобученную на ImageNet нейросеть для распознавания изображений и дообучить ее распознавать медицинские снимки или фотографии конкретных объектов.
Как это работает
Оба этих подхода основаны на том, что нейронные сети извлекают иерархические признаки из данных. Нижние слои извлекают простые и универсальные признаки (ребра, углы, цвета), а верхние слои — более абстрактные и специфичные для конкретной задачи.
При многозадачном и переносном обучении нижние слои предобученной нейросети остаются замороженными, а верхние слои подстраиваются под новую задачу или домен. Это позволяет значительно сократить время обучения и количество данных, необходимых для эффективного решения новых задач.
Вопросы и ответы
Вопрос: Какие типы нейронных сетей чаще всего используются для многозадачного и переносного обучения?
Ответ: Чаще всего используются сверточные нейронные сети (CNN), предобученные на больших наборах изображений вроде ImageNet. Но возможно и многозадачное обучение рекуррентных (RNN) и трансформерных (Transformer) сетей для задач обработки текста и речи.
Вопрос: Можно ли использовать многозадачное и переносное обучение одновременно?
Ответ: Да, эти методы хорошо сочетаются. Например, можно взять предобученную на Imagenet модель, обучить ее одновременно на дополнительных наборах данных в рамках многозадачного обучения, а затем использовать для решения конкретных прикладных задач с помощью переносного обучения.