[Vertiefendes Verständnis von Pytorch] PyTorch-Migrationslernen: Eine Waffe, um das Training zu beschleunigen und die Leistung zu verbessern

PyTorch Migration Learning: Ein Tool zur Beschleunigung des Trainings und zur Verbesserung der Leistung

Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die das Wissen vorab trainierter Modelle, die auf großen Datenmengen trainiert wurden, auf neue Aufgaben überträgt. Im Bereich Deep Learning ist PyTorch ein weit verbreitetes Framework, das uns leistungsstarke Tools zur Implementierung von Transferlernen bietet und uns dabei hilft, das Modelltraining zu beschleunigen und die Modellleistung zu verbessern. In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie vorab trainierte Modelle verwenden und Lerntechniken übertragen, um diese Ziele zu erreichen.

Was ist Transferlernen?

Unter Transferlernen versteht man die Nutzung des Wissens eines bereits trainierten Modells (normalerweise eines Modells, das auf großen Datenmengen trainiert wurde), um eine neue Aufgabe zu lösen. Normalerweise verwenden wir die Gewichte des vorab trainierten Modells als Anfangsgewichte des neuen Modells und optimieren das Modell dann für die neue Aufgabe. Dies hat den Vorteil, dass das vorab trainierte Modell gemeinsame Merkmale gelernt hat, die als gute erste Näherung für neue Aufgaben verwendet werden können, wodurch die Konvergenz beschleunigt und die Leistung verbessert wird.

Verwenden Sie ein vorab trainiertes Modell

Die Verwendung vorab trainierter Modelle in PyTorch ist sehr einfach und PyTorch bietet viele beliebte vorab trainierte Modelle wie ResNet, VGG, BERT usw. Es kann direkt über Bibliotheken wie torchvisionund bezogen werdentransformers