روش های یادگیری عمیق

روش های یادگیری عمیق را در این مقاله و در سلسله بحث هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بررسی خواهیم کرد. پس با ما همراه باشید.

روش‌های مختلفی را می‌توان برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق قوی استفاده کرد. این تکنیک‌ها شامل کاهش نرخ یادگیری ، انتقال یادگیری ، آموزش از ابتدا و رها کردن است.

کاهش نرخ یادگیری: نرخ یادگیری یک فوق پارامتر است ، عاملی که سیستم یا شرایطی را که قبل از فرآیند یادگیری برای عملکرد آن تعیین شده است تعریف می‌کند ، که آن نیز میزان تغییرات ایجاد شده توسط مدل را در پاسخ به خطای برآورد شده در هر بار کنترل می‌کند.

تغییر وزن مدل به نرخ‌های بسیار زیاد یادگیری می‌تواند منجر به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه‌ای از وزن‌های غیر بهینه شود. نرخ یادگیری بسیار پایین می‌تواند یک فرآیند آموزشی را طولانی مدت سازد که خطر متوقف شدن فرآیند را دارد.

روش کاهش نرخ یادگیری ، که به عنوان بازپخت میزان یادگیری یا نرخ یادگیری تطبیقی ​​نیز شناخته می شود ، شامل سازگاری نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان تمرین است. ساده‌ترین و رایج‌ترین سازگاری با میزان یادگیری در طول آموزش شامل تکنیک‌هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان است.

انتقال یادگیری: این فرآیند شامل تکمیل یک مدل قبلاً آموزش دیده است. به یک رابط با داخلی شبکه از قبل موجود نیاز دارد. اول ، کاربران شبکه موجود را با داده‌های جدید حاوی طبقه‌بندی‌هایی که قبلاً ناشناخته بودند تغذیه می‌کنند. هنگامی که تنظیمات در شبکه انجام شد ، کارهای جدید را می‌توان با قابلیت‌های دسته‌بندی خاص‌تری انجام داد. این روش این مزیت را دارد که به داده‌های بسیار کمتری نسبت به بقیه نیاز دارد ، بنابراین زمان محاسبه را به چند دقیقه یا ساعت کاهش می‌دهد.

آموزش از ابتدا: این روش مستلزم آن است که توسعه دهنده مجموعه وسیعی از داده‌های برچسب‌زده را جمع‌آوری کرده و معماری شبکه‌ای را که قادر به یادگیری عملکرد و مدل است پیکربندی کند. این تکنیک به ویژه برای برنامه‌های جدید و همچنین برای برنامه‌هایی با تعداد زیادی دسته خروجی مفید است. با این حال ، به طور کلی ، این یک روش کمتر رایج است ، زیرا به داده‌های زیادی نیاز دارد و سبب می‌شود آموزش روزها یا هفته‌ها طول بکشد.

رها کردن: این روش سعی می‌کند مشکل برازش بیش از حد در شبکه‌هایی با پارامترهای زیاد را با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی در طول آموزش حل کند. روش استال ثابت شده است که عملکرد شبکه‌های عصبی را در کارهای یادگیری تحت نظارت در زمینه‌هایی مانند تشخیص گفتار ، طبقه‌بندی اسناد و زیست شناسی محاسباتی بهبود می‌بخشد.