23.12. Transferir aprendizaje y ajuste: marcos de aprendizaje profundo (TensorFlow, Keras, PyTorch)
El aprendizaje por transferencia y el ajuste son técnicas poderosas en el campo del aprendizaje profundo que permiten que los modelos entrenados en grandes conjuntos de datos se adapten a tareas específicas con relativamente pocos datos. Estas técnicas son particularmente útiles en escenarios donde el tiempo y los recursos para entrenar un modelo desde cero son limitados. En este contexto, los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow, Keras y PyTorch juegan un papel crucial al proporcionar las herramientas necesarias para implementar estas técnicas de manera eficiente y efectiva.
Transferir aprendizaje
El aprendizaje por transferencia implica tomar un modelo previamente entrenado, generalmente en un conjunto de datos grande como ImageNet, y usarlo como punto de partida para una nueva tarea. El modelo previamente entrenado ya ha aprendido una serie de características genéricas que pueden ser aplicables a nuevos problemas, incluso si son de diferentes dominios. Esto no solo acelera el proceso de capacitación, sino que también puede mejorar el rendimiento del modelo en conjuntos de datos más pequeños, ya que ya cuenta con una base de conocimientos.
Ajustes
El ajuste es el proceso de ajustar un modelo previamente entrenado para una nueva tarea. Después de inicializar el modelo con los pesos previamente entrenados, algunas de las capas superiores se vuelven a entrenar o "ajustan" con el nuevo conjunto de datos. Esto permite que el modelo ajuste las características aprendidas para adaptarse mejor a la nueva tarea. Dependiendo del tamaño del nuevo conjunto de datos y de la similitud con los datos originales, se pueden adoptar diferentes estrategias de ajuste.
Marcos de aprendizaje profundo
Los marcos de aprendizaje profundo proporcionan entornos de programación que facilitan la construcción, capacitación y validación de modelos de aprendizaje profundo. TensorFlow, Keras y PyTorch son tres de los frameworks más populares y utilizados actualmente disponibles.
TensorFlow
Desarrollado por el equipo de Google Brain, TensorFlow es un marco de código abierto para aprendizaje profundo que ofrece una combinación de flexibilidad y escalabilidad. Admite una amplia gama de operaciones de aprendizaje profundo y es adecuado tanto para investigación como para producción. TensorFlow es especialmente conocido por su capacidad para distribuir el proceso informático entre múltiples CPU o GPU, lo que lo hace ideal para entrenar modelos a gran escala.
Keras
Keras es una interfaz de alto nivel para TensorFlow que se diseñó teniendo en cuenta la usabilidad. Permite la creación rápida de prototipos y es fácil de usar, lo que lo hace accesible para principiantes y al mismo tiempo es lo suficientemente potente para investigadores y profesionales. Keras abstrae muchas de las complejidades de TensorFlow, lo que permite a los usuarios centrarse en la arquitectura del modelo. Con su API simple y consistente, Keras facilita el proceso de transferencia de aprendizaje y ajuste.
PyTorch
Desarrollado por el laboratorio de investigación de IA de Facebook, PyTorch es otro marco de aprendizaje profundo de código abierto que ha ganado popularidad por su facilidad de uso y su enfoque dinámico para la computación gráfica. A diferencia de TensorFlow, que utiliza gráficos estáticos, PyTorch trabaja con gráficos dinámicos que permiten cambios en tiempo de ejecución. Esto es particularmente útil durante la experimentación y el desarrollo de modelos, lo que convierte a PyTorch en una opción popular entre los investigadores.
Implementación del aprendizaje por transferencia y ajuste
Para implementar el aprendizaje por transferencia y el ajuste con estos marcos, generalmente seguimos una serie de pasos:
- Seleccione un modelo previamente entrenado adecuado para la tarea en cuestión.
- Cargue el modelo con los pesos previamente entrenados, excluyendo las capas superiores específicas de la tarea original.
- Agregue nuevas capas personalizadas que se entrenarán para la nueva tarea.
- Elija si se entrenará todo el modelo o solo las capas agregadas, lo que depende del tamaño y la similitud de los conjuntos de datos.
- Compile el modelo, definiendo el optimizador y la función de pérdida adecuados.
- Entrene el modelo con el nuevo conjunto de datos y ajuste los hiperparámetros según sea necesario.
Los marcos como TensorFlow y PyTorch ofrecen modelos previamente entrenados en sus respectivos 'zoológicos modelo', lo que facilita el acceso a una variedad de arquitecturas que se pueden utilizar para el aprendizaje por transferencia y el ajuste. Keras, al ser una interfaz para TensorFlow, también ofrece esta funcionalidad a través del módulo 'aplicaciones'.
En resumen, Transfer Learning y Fine-Tuning son técnicas esenciales para aprovechar al máximo los modelos de Deep Learning, especialmente cuando los recursos son limitados. Con los marcos TensorFlow, Keras y PyTorch, los desarrolladores tienen poderosas herramientas a su disposición quey hacer que estas técnicas sean accesibles y eficientes, permitiendo la creación de soluciones de vanguardia en una variedad de dominios de aplicaciones.
