❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_4)

3. Бэггинг (Bagging): Бэггинг представляет собой метод, при котором обучающий набор данных разбивается на несколько случайных поднаборов, и на каждом из них обучается отдельная модель. Затем прогнозы моделей усредняются, как в методе усреднения.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_171

🔠 Что такое Model ensembling ? (Часть_5)

4. Бустинг (Boosting): Бустинг также использует несколько моделей, но строит их последовательно, каждая следующая модель исправляет ошибки предыдущей. Таким образом, каждая модель фокусируется на ошибках, допущенных предыдущими моделями, что приводит к улучшению точности предсказаний.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172

Per-sample gradients (градиенты по каждому примеру) — это концепция в глубоком обучении, связанная с вычислением градиентов модели для каждого отдельного обучающего примера в мини-пакете данных. В обычных методах градиентного спуска градиенты вычисляются на основе суммы градиентов по всем обучающим примерам в мини-пакете. Однако, при использовании per-sample gradients, каждый обучающий пример имеет свой собственный градиент, который используется для обновления параметров модели.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_2)

Вычисление per-sample gradients позволяет модели учиться на более индивидуальных свойствах каждого обучающего примера. Это может быть особенно полезно, когда обучающий набор содержит разнообразные примеры или когда некоторые примеры сложнее для модели, чем другие. При использовании per-sample gradients модель может более точно адаптироваться к особенностям каждого примера, улучшая обобщающую способность модели и повышая ее производительность на новых данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_172 (Часть_3)

Однако использование per-sample gradients также может быть более вычислительно затратным, поскольку требуется вычислять градиенты для каждого обучающего примера отдельно. Поэтому этот подход может быть оправдан, если есть достаточные ресурсы для вычислений и если преимущества в точности модели перевешивают дополнительные затраты.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_173

Transfer Learning for Computer Vision (перенос обучения для компьютерного зрения) — это метод в глубоком обучении, который позволяет использовать предварительно обученные модели глубокого обучения для решения новых задач компьютерного зрения.

Вместо того чтобы обучать модель с нуля на большом наборе данных, используемом для предварительного обучения, при переносе обучения модель, уже обученная на задаче с большим набором данных, адаптируется и дообучается на новой задаче с помощью относительно небольшого количества данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#ModelEnsembling #MachineLearning #EnsembleMethods #Averaging #WeightedAveraging #Bagging #Boosting #Prediction #DataScience

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174

Процесс переноса обучения для компьютерного зрения обычно включает несколько шагов:

Предварительно обученная модель: Выбирается предварительно обученная модель на большом наборе данных, таком как ImageNet, который содержит миллионы изображений и классов. Эти модели обычно обучены извлекать высокоуровневые признаки из изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_2)

2. Замораживание слоев: В начале обучения новой задачи, слои предварительно обученной модели могут быть заморожены, то есть параметры этих слоев не обновляются в процессе обучения. Это позволяет сохранить высокоуровневые признаки, которые были изучены предварительно обученной моделью.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_3)

3. Дообучение: Верхние слои модели, которые отвечают за конкретную классификацию или решение задачи, заменяются новыми слоями, и эти слои дообучаются на новом наборе данных. За счет обучения только верхних слоев модели требуется меньше данных и времени для обучения, чем при обучении модели с нуля.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_174 (Часть_4)

4. Тонкая настройка (Fine-tuning): В некоторых случаях, после дообучения верхних слоев, можно выполнить тонкую настройку предварительно обученной модели путем размораживания некоторых слоев и обновления их параметров на основе новых данных. Это может помочь улучшить производительность модели для конкретной задачи.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_1)

Spatial Transformer Networks (STNs) - это механизм в глубоком обучении, который позволяет модели обучаться для преобразования искаженных или неправильно ориентированных изображений в правильное положение или форму. STNs представляют собой дополнительные компоненты, интегрируемые в архитектуру нейронных сетей, которые могут автоматически выучивать преобразования изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_2)

STN представляет собой нейронную сеть, которая принимает на вход изображение и обучается предсказывать параметры преобразования, такие как сдвиг, масштабирование и поворот. Затем эти параметры используются для применения аффинных преобразований к исходному изображению. Применение преобразований позволяет модели выполнять деформацию, перспективу, повороты и другие преобразования, чтобы корректировать искажения и выровнять объекты на изображении.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_3)

Преимущества использования STNs включают:

1. Инвариантность к пространственным искажениям: STNs позволяют моделям стать инвариантными к некоторым пространственным искажениям, таким как повороты, масштабирование и сдвиги. Это особенно полезно в задачах компьютерного зрения, где объекты могут появляться в различных ориентациях и масштабах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_176 (Часть_1)

🔠 Что такое DeiT ?

Classifying Images with DeiT (Vision Transformer) - это метод классификации изображений, использующий модель глубокого обучения под названием DeiT (Data-efficient Image Transformers). DeiT представляет собой вариант Transformer-архитектуры, применяемой к задачам компьютерного зрения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_4)

2. Улучшение обобщающей способности: STNs могут помочь моделям обобщать знания о преобразованиях, изученных на одном наборе данных, на другие наборы данных или новые изображения. Это позволяет модели быть более адаптивными и эффективными в различных сценариях.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_175 (Часть_5)

5. Автоматическое выравнивание объектов: STNs могут использоваться для автоматического выравнивания объектов на изображениях. Это особенно полезно в задачах, где объекты могут быть разного размера, ориентации или положения, и требуется их однородное представление для дальнейшего анализа.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_176 (Часть_2)

🔠 Что такое DeiT ?

DeiT основан на идеях, впервые представленных в работе "An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" (авторы: Touvron et al., 2020). Вместо использования сверточных нейронных сетей (CNN), которые доминировали в области компьютерного зрения, DeiT применяет модель Transformer для обработки изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_176 (Часть_2)

🔠 Что такое DeiT ?

Модель Transformer изначально была разработана для задач обработки естественного языка, но оказалась очень успешной и в задачах компьютерного зрения. Она основана на механизме внимания (self-attention), который позволяет модели учитывать глобальные зависимости между различными частями входных данных.

DeiT использует предобучение на больших наборах данных с использованием методов самообучения и предварительного обучения на неподобранных данных (unsupervised pre-training). Затем модель дообучается на конкретной задаче классификации изображений с использованием небольшого набора размеченных данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_177 (Часть_1)

🔠 Как якобиан представим в PyTorch ?

Якобианы (Jacobians): В математике якобиан представляет собой матрицу, содержащую частные производные многомерной функции от нескольких переменных. Якобиан позволяет определить, как изменяются выходные переменные относительно входных переменных. В PyTorch можно использовать функцию torch.autograd.grad для вычисления якобиана.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_176 (Часть_3)

🔠 Что такое DeiT ?

Преимущество DeiT заключается в его способности к эффективному использованию данных. По сравнению с классическими сверточными нейронными сетями, DeiT позволяет достичь хорошей производительности классификации, используя меньшее количество размеченных данных. Это делает DeiT более экономичным и масштабируемым решением для классификации изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#TransferLearning #ComputerVision #DeepLearning #PretrainedModels #FeatureExtraction #FineTuning