網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)方法 網(wǎng)絡(luò)化的方法

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什么是遷移學(xué)習(xí)？

遷移學(xué)習(xí)，顧名思義，就是要進(jìn)行遷移。即把解決某一領(lǐng)域的問題的方法進(jìn)行遷移,用以解決另一領(lǐng)域的問題。遷移學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，側(cè)重于將已經(jīng)學(xué)習(xí)過的知識遷移應(yīng)用于新的問題中。

遷移學(xué)習(xí)的核心問題在于,確定出新問題和原問題之間的相似性,這樣才能順利的實(shí)現(xiàn)知識的遷移.

其實(shí)對于我們?nèi)藖碚f,遷移學(xué)習(xí)這種能力是與生俱來的。比如，如果我們已經(jīng)會打網(wǎng)球，也就可以類比著學(xué)習(xí)打乒乓球。另外,我們?nèi)绻呀?jīng)會下中國象棋，就同樣可以類比著下國際象棋。因?yàn)檫@些活動之間，往往存在著極高的相似性,人們就可以模仿著學(xué)習(xí)新的技能.生活中常用的成語,如“舉一反三”、“照貓畫虎”都體現(xiàn)出了遷移學(xué)習(xí)的思想。

那么我們來對遷移學(xué)習(xí)下一個正式的定義:"遷移學(xué)習(xí)，是指利用數(shù)據(jù)、任務(wù)、或模型之間的相似性，將在舊領(lǐng)域?qū)W習(xí)過的模型，應(yīng)用于新領(lǐng)域的一種學(xué)習(xí)過程。"

那么就目前而言,應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)能夠解決很多問題.

1) 雖然目前我們正處于一個數(shù)據(jù)爆炸的時代,每時每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù).但是對于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和更新,更依賴于有效數(shù)據(jù)的標(biāo)注.然而數(shù)據(jù)標(biāo)注工作是一項耗時且昂貴的操作.因此,我們可以利用遷移學(xué)習(xí)的思想,尋找一些和目標(biāo)數(shù)據(jù)相近的有標(biāo)注的數(shù)據(jù),從而利用這些數(shù)據(jù)來搭建模型,增加我們的數(shù)據(jù)量.

2) 深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練對計算能力提出了很高的要求.大數(shù)據(jù)和計算資源就成了巨頭們的游戲.如Google、百度、阿里等公司,都擁有海量的數(shù)據(jù)和雄厚的財力去購置高檔的GPU.然而對于普通人來說,是享受不到這樣的計算資源的.

因此,我們通過遷移學(xué)習(xí),將大公司已經(jīng)訓(xùn)練好的模型,遷移到我們的任務(wù)重,在根據(jù)我們的任務(wù)對模型進(jìn)行微調(diào)(fine-tune),從而也可以訓(xùn)練出相對較好的模型.

3) 我們都希望訓(xùn)練出來的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠盡可能的通用,對于不同的用戶、不同的環(huán)境都能達(dá)到很好的適配性,這就是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力.但是這往往很難實(shí)現(xiàn),需要針對個性化的需求,對模型進(jìn)行更改.利用遷移學(xué)習(xí)的思想,進(jìn)行自適應(yīng)的學(xué)習(xí),同時考慮到不同用戶之間的差異性和相似性,對通用模型進(jìn)行靈活的調(diào)整,從而完成我們的任務(wù).

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