23.4. Transferir aprendizaje y ajuste: redes neuronales previamente entrenadas
Transfer Learning y Fine-tuning son técnicas poderosas en el campo del Deep Learning que permiten adaptar modelos previamente entrenados a nuevas tareas de manera eficiente en tiempo y recursos computacionales. Estos enfoques son especialmente útiles cuando tienes un conjunto de datos limitado para entrenar un nuevo modelo desde cero.
¿Qué es el aprendizaje por transferencia?
El aprendizaje por transferencia es una técnica en la que un modelo desarrollado para una tarea se reutiliza como punto de partida para un modelo en una segunda tarea. Es un enfoque popular en el aprendizaje profundo, ya que puede entrenar redes neuronales profundas con relativamente pocos datos. Esto es muy útil ya que recopilar y etiquetar un gran conjunto de datos puede resultar costoso y llevar mucho tiempo.
Beneficios del aprendizaje por transferencia
- Ahorro de tiempo: al utilizar un modelo previamente entrenado, ahorra el tiempo que llevaría entrenar un modelo desde cero.
- Menor requisito de datos: los modelos previamente entrenados ya han aprendido características generales en grandes conjuntos de datos, lo que reduce la cantidad de datos necesarios para entrenar nuevas tareas.
- Mejora del rendimiento: los modelos previamente entrenados a menudo dan como resultado un mejor rendimiento, especialmente cuando los datos son limitados.
¿Cómo funciona el aprendizaje por transferencia?
En general, el aprendizaje por transferencia implica tomar un modelo previamente entrenado y ajustarlo para una nueva tarea. El modelo previamente entrenado generalmente se entrenó en un conjunto de datos grande y completo, como ImageNet, que contiene millones de imágenes en miles de categorías. Al utilizar este modelo como punto de partida, puede aprovechar los elementos visuales que el modelo ya ha aprendido.
Ajuste: personalización del modelo previamente entrenado
El ajuste es un paso más allá del aprendizaje por transferencia. Si bien el aprendizaje por transferencia puede implicar congelar las capas del modelo previamente entrenado y entrenar solo unas pocas capas superiores para la nueva tarea, el ajuste fino generalmente implica ajustar todas o una parte mayor de las capas del modelo. Esto permite que el modelo se ajuste más específicamente a los datos de la nueva tarea.
Pasos para el ajuste
- Elección de un modelo previamente entrenado: seleccione un modelo previamente entrenado que haya sido entrenado en un conjunto de datos grande y relevante.
- Adaptación a la nueva tarea: Reemplace la última capa del modelo (generalmente la capa de salida) para adaptarse al número de clases en la nueva tarea.
- Congelación de capas: inicialmente, congele las capas del modelo previamente entrenado, excepto aquellas que fueron reemplazadas, para entrenar solo las capas nuevas.
- Entrenamiento inicial: entrene al modelo en la nueva tarea con capas congeladas.
- Descongelación y ajuste: después del entrenamiento inicial, descongele algunas o todas las capas del modelo y continúe entrenando para ajustar el modelo a los datos específicos de la nueva tarea.
Consideraciones al utilizar el aprendizaje por transferencia y el ajuste
- Similitud de datos: el aprendizaje por transferencia tiende a funcionar mejor cuando los datos de la nueva tarea son similares a los datos del conjunto utilizado para entrenar el modelo previamente entrenado.
- Tamaño del conjunto de datos: si el nuevo conjunto de datos es pequeño, puede ser mejor congelar más capas del modelo para evitar el sobreajuste.
- Complejidad de la tarea: las tareas más complejas pueden requerir más ajustes y posiblemente una capacitación más prolongada.
- Recursos computacionales: el ajuste fino puede requerir un uso computacional intensivo, por lo que es importante considerar la potencia de procesamiento disponible.
Conclusión
La transferencia de aprendizaje y el ajuste son técnicas cruciales en el arsenal de cualquier científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático. Al aprovechar los modelos previamente entrenados, puede acelerar significativamente el proceso de desarrollo del modelo para nuevas tareas y mejorar el rendimiento en conjuntos de datos limitados. Con práctica y una cuidadosa consideración de las variables involucradas, estas técnicas pueden ser extremadamente efectivas para una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje profundo.
