❓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

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_225

🟡 Что такое синтетические данные в рамках машинного обучения ? (Часть_2)

⚪️Ответ:

2. Тестирование и оценка моделей:
- Синтетические данные можно использовать для тестирования моделей в контролируемых условиях. Это позволяет проверять модели на специфических сценариях, которые могут быть сложно воспроизвести в реальном мире.
- Синтетические данные также помогают при оценке устойчивости моделей к различным источникам шума и искажений.

#MachineLearning #SyntheticData #DataGeneration #DataAugmentation #PrivacyPreservation #ModelTesting #BalancedDatasets #TransferLearning #DataScience #ArtificialIntelligence

❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_225

🟡 Что такое синтетические данные в рамках машинного обучения ? (Часть_1)

⚪️Ответ: Синтетические данные - это искусственно созданные данные, которые имитируют характеристики реальных данных. Они широко используются в машинном обучении для решения различных задач:

1. Создание обучающих наборов данных:
- Реальных данных часто недостаточно для эффективного обучения моделей машинного обучения.
- Синтетические данные позволяют увеличить размер обучающей выборки и добавить разнообразия.

#MachineLearning #SyntheticData #DataGeneration #DataAugmentation #PrivacyPreservation #ModelTesting #BalancedDatasets #TransferLearning #DataScience #ArtificialIntelligence