📚
Derin Öğrenmede Diğer Stratejiler
Kısaca: Bir NN'nin aynı anda birkaç şey yapmasını sağlamaya başlıyoruz ve sonra bu görevlerin her biri diğer tüm görevlere yardımcı oluyor 🚀
Başka bir deyişle: Diyelim ki 4 nesne sınıfını tespit etmek için bir algılayıcı kurmak istiyoruz, Her sınıf için 4 NN oluşturmak yerine, dört sınıfı tespit etmek için bir NN oluşturabiliriz 🤔 (Çıkış katmanı 4 birimlidir)
- 🤳 Ortak alt seviye özelliklere sahip olmanın faydalarından yararlanabilecek görevlerle ilgili eğitim yapma durumunda
- ⛱ Her görev için sahip olduğumuz veri miktarı oldukça benzer (bazen) ⛱
- 🤗 Tüm görevlerde başarılı olmak için yeterince büyük bir NN eğitebilir (her görev için ayrı bir ağ kurmak yerine)
👓 Çoklu görev öğrenmesi, öğrenme aktarmasına göre daha az kullanılır
- Özetle, Çok sayıda işlem aşaması gerektiren bazı veri işleme sistemleri veya öğrenme sistemleri olduğundan,
- End to end learning tüm bu çoklu aşamaları alabilir ve sadece tek bir NN ile değiştirebilir
👩🔧 Uzun lafın kısası: aynı NN ile büyük görevi alt küçük görevlere bölmek
- 🦸♀️ Verinin gücünü gösterir
- ✨ İşleiyişin tasarımına daha az elle müdahele edilir
- 💔 Büyük miktarda veriye ihtiyaç olabilir
- 🔎 Excludes potentially useful hand designed components
- Çeviremedim 😢
Anahtar soru: x ile y arasında eşlemek için gereken karmaşıklığın bir fonksiyonunu öğrenmek için yeterli veriye sahip misin?
Last modified 2yr ago