Tinh chỉnh so với đào tạo đầy đủ và đào tạo từ đầu

Giới thiệu

Nhiều phương pháp đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc cải thiện chất lượng, hiệu quả và mức tiêu thụ tài nguyên của mô hình trong học máy. Sự khác biệt giữa tinh chỉnh, đào tạo đầy đủ và đào tạo từ đầu có thể giúp bạn quyết định phương pháp nào phù hợp với dự án của mình. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét chúng một cách riêng lẻ và xem nên sử dụng chúng ở đâu và khi nào, sử dụng các đoạn mã để minh họa những ưu điểm và nhược điểm của chúng.

Mục tiêu học tập:

• Hiểu sự khác biệt giữa tinh chỉnh, đào tạo đầy đủ và đào tạo từ đầu trong học máy.
• Xác định các trường hợp sử dụng thích hợp để đào tạo mô hình từ đầu.
• Nhận biết khi nào nên sử dụng chương trình đào tạo đầy đủ trên các tập dữ liệu lớn, đã được thiết lập.
• Tìm hiểu ưu và nhược điểm của từng phương pháp đào tạo.
• Đạt được kiến ​​thức thực tế thông qua các đoạn mã ví dụ cho từng phương pháp đào tạo.
• Đánh giá các yêu cầu về nguồn lực và ý nghĩa hiệu suất của từng phương pháp.
• Áp dụng chiến lược đào tạo phù hợp cho các dự án machine studying cụ thể.

Đào tạo từ đầu là gì?

Nó có nghĩa là xây dựng và đào tạo một mô hình mới một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng tập dữ liệu của bạn. Bắt đầu với trọng số ban đầu ngẫu nhiên và tiếp tục toàn bộ quá trình huấn luyện.

Trường hợp sử dụng

• Dữ liệu duy nhất: Khi tập dữ liệu được sử dụng là duy nhất và khác biệt rất nhiều so với bất kỳ tập dữ liệu hiện tại nào.
• Kiến trúc mới lạ: Trong khi thiết kế kiến ​​trúc mô hình mới hoặc thử các phương pháp mới.
• Nghiên cứu & Phát triển: Điều này được sử dụng trong nghiên cứu học thuật hoặc cho các ứng dụng nâng cao trong đó các mô hình dựa trên mọi cơ sở dữ liệu có thể là không đủ.

Ưu điểm

• Linh hoạt: Bạn hoàn toàn có thể kiểm soát kiến ​​trúc mô hình và quy trình đào tạo để điều chỉnh chúng cho phù hợp với đặc điểm dữ liệu của mình.
• Giải pháp tùy chỉnh: Liên quan đến các nhiệm vụ có tính chuyên môn cao, chẳng hạn như những nhiệm vụ có thể không có sẵn mô hình được đào tạo trước.

Mã ví dụ

Đây là một ví dụ sử dụng PyTorch để đào tạo một cách đơn giản mạng lưới thần kinh từ đầu:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# Outline a easy neural community
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        tremendous(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, 10)

    def ahead(self, x):
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# Load the dataset
remodel = transforms.Compose((transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))))
train_dataset = datasets.MNIST(root="./knowledge", practice=True, obtain=True, remodel=remodel)
train_loader = torch.utils.knowledge.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# Initialize the mannequin, loss perform, and optimizer
mannequin = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(mannequin.parameters(), lr=0.001)

# Coaching loop
for epoch in vary(10):
    for pictures, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        output = mannequin(pictures)
        loss = criterion(output, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.merchandise()}")

Đào tạo đầy đủ là gì?

Đào tạo đầy đủ thường đề cập đến việc đào tạo một mô hình từ đầu nhưng trên một tập dữ liệu lớn và được thiết lập tốt. Cách tiếp cận này phổ biến để phát triển các mô hình nền tảng như VGG, ResNethoặc GPT.

Trường hợp sử dụng

• Các mô hình cơ bản: Đào tạo các mô hình lớn nhằm mục đích sử dụng làm mô hình được đào tạo trước cho các nhiệm vụ khác.
• Điểm chuẩn: So sánh các kiến ​​trúc hoặc kỹ thuật khác nhau trên bộ dữ liệu tiêu chuẩn để thiết lập điểm chuẩn.
• Ứng dụng công nghiệp: Tạo ra các mô hình mạnh mẽ và tổng quát để sử dụng rộng rãi trong công nghiệp.

Thuận lợi

• Hiệu suất cao: Những mô hình này có thể đạt được hiệu suất cao nhất trong các nhiệm vụ cụ thể. Chúng thường đóng vai trò là xương sống cho nhiều ứng dụng và được tinh chỉnh cho các tác vụ chuyên biệt.
• Tiêu chuẩn hóa: Nó giúp thiết lập các mô hình chuẩn. Các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, đa dạng có thể khái quát hóa tốt trên nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau.

Nhược điểm

• Đòi hỏi tài nguyên: Nó đòi hỏi sức mạnh tính toán và thời gian rộng rãi. Các mô hình đào tạo như ResNet hoặc GPT-3 liên quan đến nhiều GPU hoặc TPU trong vài ngày hoặc vài tuần.
• Cần có chuyên môn: Điều chỉnh siêu tham số và đảm bảo sự hội tụ thích hợp đòi hỏi kiến ​​thức sâu sắc. Điều này bao gồm sự hiểu biết về kiến ​​trúc mô hình, tiền xử lý dữ liệuvà các kỹ thuật tối ưu hóa.

Mã ví dụ

Đây là một ví dụ sử dụng Dòng chảy căng để đào tạo một CNN trên Bộ dữ liệu CIFAR-10:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, fashions

# Load the CIFAR-10 dataset
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# Normalize the pictures
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Outline a CNN mannequin
mannequin = fashions.Sequential((
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10)
))

# Compile the mannequin
mannequin.compile(optimizer="adam",
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=('accuracy'))

# Prepare the mannequin
historical past = mannequin.match(train_images, train_labels, epochs=10, 
validation_data=(test_images, test_labels))

Tinh chỉnh là gì?

Sử dụng mô hình được đào tạo trước và thực hiện các sửa đổi nhỏ để phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể. Bạn thường cố định một vài lớp đầu tiên và huấn luyện phần còn lại trên tập dữ liệu của mình.

Trường hợp sử dụng

• Chuyển tiếp học tập: Tinh chỉnh xuất hiện nếu tập dữ liệu của bạn nhỏ hoặc bạn có tài nguyên phần cứng hạn chế. Nó sử dụng kiến ​​thức của các mô hình đã được đào tạo trước.
• Thích ứng tên miền: Biến một mô hình chung để hoạt động thành một miền chuyên biệt (ví dụ: hình ảnh y tế Và phân tích tình cảm).

Những lợi ích

• Hiệu quả: Nó tiêu thụ năng lượng tính toán và thời gian thấp hơn. Đào tạo từ đầu sẽ cần nhiều tài nguyên hơn nhưng việc tinh chỉnh có thể được thực hiện với ít tài nguyên hơn.
• Hiệu suất mô hình: Mô hình hoạt động tốt trong nhiều trường hợp, ngay cả khi có ít dữ liệu. Các lớp được đào tạo trước tìm hiểu các tính năng chung hữu ích cho hầu hết các tác vụ.

Nhược điểm

• Ít linh hoạt hơn: Bạn không kiểm soát hoàn toàn các lớp ban đầu của mô hình. Bạn phụ thuộc vào kiến ​​trúc và quá trình đào tạo của một mô hình được đào tạo trước.
• Rủi ro trang bị quá mức: Cần thận trọng khi đào tạo một mô hình để làm việc với lượng dữ liệu hạn chế như vậy để tránh trang bị quá mức cho hệ thống. Quá khớp có thể xảy ra khi tinh chỉnh nếu tập dữ liệu mới quá nhỏ hoặc quá giống với dữ liệu được đào tạo trước.

Mã ví dụ

Dưới đây là ví dụ sử dụng Keras để tinh chỉnh mô hình VGG16 được đào tạo trước trên tập dữ liệu tùy chỉnh:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.purposes import VGG16
from tensorflow.keras import layers, fashions
from tensorflow.keras.preprocessing.picture import ImageDataGenerator

# Load the pre-trained VGG16 mannequin and freeze its layers
base_model = VGG16(weights="imagenet", include_top=False, input_shape=(150, 150, 3))
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Add customized layers on prime of the bottom mannequin
mannequin = fashions.Sequential((
    base_model,
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(256, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
))

# Compile the mannequin
mannequin.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=('accuracy'))

# Load and preprocess the dataset
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=0.5)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'path_to_train_data',
    target_size=(150, 150),
    batch_size=20,
    class_mode="binary"
)

# Wonderful-tune the mannequin
historical past = mannequin.match(train_generator, epochs=10, steps_per_epoch=100)

Tinh chỉnh so với đào tạo đầy đủ và đào tạo từ đầu

Điểm tương đồng giữa Tinh chỉnh, Đào tạo đầy đủ và Đào tạo từ đầu

• Mô hình học máy: Cả ba phương pháp đều liên quan đến mô hình học máy cho các nhiệm vụ khác nhau.
• Quy trình đào tạo: Mỗi phương pháp đều liên quan đến việc đào tạo mạng lưới thần kinh, mặc dù dữ liệu và điều kiện ban đầu có thể khác nhau.
• Tối ưu hóa: Tất cả các phương pháp đều yêu cầu thuật toán tối ưu hóa để giảm thiểu hàm mất mát.
• Đánh giá hiệu suất: Cả ba phương pháp đều yêu cầu đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các số liệu như độ chính xác, độ mất mát, v.v.

Làm thế nào để quyết định cái nào là tốt nhất cho bạn

1. Kích thước và chất lượng tập dữ liệu:

• Đào tạo từ đầu: Tốt nhất là nên có một tập dữ liệu lớn, độc đáo, khác biệt đáng kể so với các tập dữ liệu hiện có.
• Đào tạo đầy đủ: Điều này lý tưởng nếu bạn có thể truy cập các bộ dữ liệu lớn, được thiết lập tốt và các tài nguyên để đào tạo mô hình từ đầu.
• Tinh chỉnh: Nó phù hợp với các tập dữ liệu nhỏ hoặc để tận dụng kiến ​​thức từ mô hình được đào tạo trước.

2. Nguồn lực sẵn có:

• Đào tạo từ đầu: Yêu cầu nguồn lực tính toán và thời gian đáng kể.
• Đào tạo đầy đủ: Cực kỳ tốn tài nguyên, thường yêu cầu nhiều GPU/TPU và thời gian đào tạo đáng kể.
• Tinh chỉnh: Ít tốn tài nguyên hơn, có thể được thực hiện với phần cứng hạn chế và trong thời gian ngắn hơn.

3. Mục tiêu dự án:

• Đào tạo từ đầu: Dành cho các dự án cần giải pháp tùy chỉnh và kiến ​​trúc mô hình mới.
• Đào tạo đầy đủ: Mục đích này là để tạo các mô hình nền tảng có thể được sử dụng làm điểm chuẩn hoặc cho các ứng dụng rộng rãi.
• Tinh chỉnh: Dành cho các tác vụ theo miền cụ thể trong đó mô hình được đào tạo trước có thể được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất.

4. Trình độ chuyên môn:

• Đào tạo từ đầu: Yêu cầu kiến ​​thức chuyên sâu về học máy, kiến ​​trúc mô hình và kỹ thuật tối ưu hóa.
• Đào tạo đầy đủ: Yêu cầu chuyên môn về điều chỉnh siêu tham số, kiến ​​trúc mô hình và thiết lập tính toán mở rộng.
• Tinh chỉnh: Dễ tiếp cận hơn đối với những người thực hành có kiến ​​thức trung cấp, tận dụng các mô hình được đào tạo trước để đạt được hiệu suất tốt với ít nguồn lực hơn.

Xem xét các yếu tố này, bạn có thể xác định phương pháp đào tạo phù hợp nhất cho dự án machine studying của mình.

Phần kết luận

Trường hợp cụ thể của bạn, tính sẵn có của dữ liệu, tài nguyên máy tính và hiệu suất mục tiêu sẽ ảnh hưởng đến việc tinh chỉnh, đào tạo đầy đủ hay đào tạo lại từ đầu. Đào tạo từ đầu rất linh hoạt nhưng đòi hỏi nguồn lực đáng kể và bộ dữ liệu lớn. Đào tạo đầy đủ về các bộ dữ liệu đã được thiết lập sẽ rất tốt cho việc phát triển các mô hình cơ bản và đo điểm chuẩn. Tinh chỉnh sử dụng hiệu quả các mô hình được đào tạo trước và điều chỉnh chúng cho các tác vụ cụ thể với dữ liệu hạn chế.

Biết được những khác biệt này, bạn có thể chọn cách tiếp cận phù hợp cho mình. dự án học máy giúp tối đa hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên. Cho dù bạn đang xây dựng một mô hình mới, so sánh các kiến ​​trúc hay sửa đổi các kiến ​​trúc hiện có, thì chiến lược đào tạo phù hợp sẽ là nền tảng để bạn đạt được tham vọng trong lĩnh vực học máy.

Các câu hỏi thường gặp