Qu'est-ce que le Transfer Learning ?
Une technique qui réutilise les connaissances acquises par un modèle sur une tâche pour améliorer l'apprentissage sur une nouvelle tâche.
Définition
Le Transfer Learning ou Apprentissage par Transfert est une technique qui réutilise les connaissances acquises par un modèle pré-entraîné sur une tâche pour améliorer et accélérer l'apprentissage sur une nouvelle tâche similaire.
Objectif
Cette approche vise à réduire significativement le temps d'entraînement et les besoins en données en exploitant les représentations déjà apprises par des modèles existants.
Fonction
Le transfer learning fonctionne en prenant un modèle pré-entraîné, en conservant ses couches inférieures (extracteurs de caractéristiques) et en adaptant les couches supérieures à la nouvelle tâche.
Exemple
Utiliser un modèle de vision pré-entraîné sur ImageNet pour créer rapidement un classificateur de radiographies médicales, en adaptant seulement les dernières couches.
Connexe
Le Transfer Learning est fondamental pour le Fine-Tuning, l'utilisation efficace des modèles pré-entraînés et l'optimisation des ressources d'entraînement.
Wil je meer weten?
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