Ntụziaka ntọala

Nyefee mmụta

Ntugharị mmụta na-ejigharị ihe nlereanya a zụrụ azụ na nnukwu dataset wee mee ka ọ bụrụ ọrụ ọhụrụ metụtara ya.

2 nkeji na-agụEmelitere ikpeazụ

Nchịkọta

Instead of starting from scratch, you stand on the shoulders of a model that already learned useful general features, saving enormous time, data, and compute.

Ime miri emi

Ịzụ ụdị siri ike site na efu na-achọkarị ọtụtụ nde ihe atụ na ngwaike siri ike. Nyefee mmụta n'akụkụ nke ahụ. Nlereanya a zụrụ azụ na nnukwu dataset, dị ka netwọk onyonyo a zụrụ na ImageNet ma ọ bụ ụdị asụsụ a zụrụ na ederede webụ, amụtalarị ụkpụrụ bara uru nke ukwuu: akụkụ na ụdị maka ọhụụ, ụtọ asụsụ na ihe ọ pụtara maka ederede. Ị na-ewere ihe atụ a zụrụ azụ wee megharịa ihe ọmụma ya na obere nsogbu gị. Enwere isi ụdị abụọ. Na njiri mara, ị na-ahapụ ọtụtụ netwọkụ ahụ wee zụọ naanị oyi akwa mmepụta ọhụrụ n'elu. Na nhazi nke ọma, ị ga-ewepụkwa ọkwa dị omimi ma gaa n'ihu na-azụ ha na obere mmụta dị ala ka ihe nlereanya ahụ jiri nwayọọ gbanwee data gị na-echefughị ​​ihe ọ maara.

Nghọta nka nka

Netwọk a zụrụ azụ na-amụta usoro nhazi: ọkwa mbụ na-ejide njirimara (ọnụ, textures, njikọ okwu bụ isi) ebe n'ígwé ndị ọzọ na-ejide echiche ndị akọwapụtara ọrụ. Ntufe mmụta na-erigbu nke a. Ọ bụrụ na ọrụ gị yiri nke mbụ, tụba n'ígwé ndị mbụ ka ọ bụrụ ihe na-ewepụta ihe edozi ma megharịa naanị isi. Ọ bụrụ na data gị dị iche karịa, dozie ọkwa dị omimi nke ọma site na iji ọnụ ọgụgụ mmụta dị obere ka mmelite dị nro. Nnukwu ihe egwu bụ ngbanwe ngalaba: ọ bụrụ na data ọhụrụ ahụ dị oke iche na data izizi, atụmatụ agbaziri agbaziri adabaghị.

Mmetụta atụmatụ

Mkpebi doro anya

Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.

Ọnụ ego na mmefu ego

Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.

Team na usoro ọrụ

Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.

Ọdịnihu nke mmụta mbufe

Ntufe mmụta abụrụla ụzọ eji arụ ọrụ AI. Taa ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ na ọ dịghị onye na-azụ nnukwu ọhụụ ma ọ bụ ụdị asụsụ site na ọkọ; Ndị otu na-emegharị usoro ntọala a zụrụ azụ kama. Akụkụ ahụ bụ ụzọ na-arụ ọrụ nke ọma dị ka LoRA na ihe nkwụnye ọkụ, nke na-emegharị naanị obere akụkụ nke ịdị arọ iji hazie nnukwu ụdị dị ọnụ ala. Na-atụ anya na omume a ga-emiwanye emi: obere, ụdị pụrụ iche gbapụrụ agbachapụ na nke ọma site na ndị buru ibu, gbakwunyere nlebara anya na-ebelata ngbanwe ngalaba yana izere 'ichefu ọdachi' mgbe emegharịrị ihe nlereanya ugboro ugboro.

Mmejuputa n'ezie n'ụwa

Idozi netwọọdụ a zụrụ azụ nke ImageNet iji chọpụta ntụpọ dị na ahịrị nrụpụta ụlọ ọrụ nwere naanị puku foto ole na ole.

Ịmegharị nnukwu ụdị asụsụ a zụrụ azụ iji depụta nchịkọta gbasara iwu ma ọ bụ ahụike site na imezigharị nke ọma na obere ụlọ ọrụ pụrụ iche.

Iji ihe nlereanya a zụrụ n'okwu izugbe dị ka mmalite iji wuo ihe nrịbama maka otu olu ma ọ bụ olumba

Ịzụghachi oyi akwa ikpeazụ nke ụdị ọhụụ iji wepụta ọrịa osisi site na onyonyo akwukwo maka ngwa ọrụ ugbo

Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche

Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.

Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.

Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-emepụtakarị nsonaazụ na-adịghị mma.

Map mmejuputa

1

Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.

2

Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.

3

Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.

4

Detuo ebe mmụta nfefe na-enyere aka yana ebe ụzọ ndị dị mfe dị mma.

Nọgide na-eme nchọpụta

Free newsletter

Get the daily AI briefing

Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.

One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.

Test yourself

Take the Transfer Learning quiz

Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.

Malite ajụjụ

Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation

Ntuziaka na-esote

Ọmụmụ ihe na-elekọta ọkara

Ajụjụ a na-ajụkarị

What is Transfer Learning?

Ntugharị mmụta na-ejigharị ihe nlereanya a zụrụ azụ na nnukwu dataset wee mee ka ọ bụrụ ọrụ ọhụrụ metụtara ya. Kama ịmalite site na ọkọ, ị na-eguzo n'ubu nke ihe nlereanya nke mụtalarị atụmatụ izugbe bara uru, na-azọpụta nnukwu oge, data, na mgbakọ.

Gịnị bụ isi echiche nke mbufe mmụta?

Ntufe mmụta na-ewere ihe atụ nke mụtalarị atụmatụ izugbe wee megharịa ya, chekwaa data, oge, na gbakọọ.

Kedu ihe kpatara ị na-eji ọnụ ọgụgụ mmụta dị ala dị ala mgbe ị na-edozi ọkwa dị omimi nke ọma?

Nnukwu mmelite na obere dataset nwere ike idegharị atụmatụ ndị bara uru a zụrụ azụ ma gafere ngwa ngwa, yabụ na-edobe mmelite dị ntakịrị.

Kedu ọnọdụ kacha mma maka mmịpụta njiri mara nke ọma (na-eme ka isi ala)?

Mgbe ọrụ ebumnuche dị nso na nke mbụ na data dị oke, njirimara ndị oyi kpọnwụrụ adịlarịrị mkpa, yabụ naanị ịchọrọ isi ọhụrụ.

Kedu nsogbu 'domain shift' na-akọwa na mbufe mmụta?

Ọ bụrụ na ngalaba ebumnuche ahụ dị nnọọ iche na nke eburu ụzọ zụọ ihe nlereanya na ya, njirimara ejigharịgharị nwere ike ghara ibufe nke ọma yana izi ezi dara.

Kedu ihe kpatara eji ejikarị netwọọ mbụ nke netwọk a zụrụ azụ karịa ngwa ngwa karịa nke emechara?

N'ígwé ndị mbụ na-ejide ụkpụrụ dị ala bara uru nke ukwuu, ebe n'ígwé ndị ọzọ na-akachapụrụ maka ọrụ mbụ.