सीधे शब्दों में कहें तो, एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक मॉडल होता है जिसे किसी अन्य द्वारा समान समस्या को हल करने के लिए बनाया जाता है समान समस्या को हल करने के लिए खरोंच से एक मॉडल बनाने के बजाय, आप प्रारंभिक बिंदु के रूप में अन्य समस्या पर प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करें। उदाहरण के लिए, अगर आप सेल्फ लर्निंग कार बनाना चाहते हैं।
सीएनएन के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करना क्यों फायदेमंद है?
आमतौर पर, पूर्व-प्रशिक्षित सीएनएन में छवियों से जानकारी निकालने के लिए प्रभावी फिल्टर होते हैं क्योंकि वे एक अच्छी तरह से वितरित डेटासेट के साथ प्रशिक्षित होते हैं, और उनके पास एक अच्छा आर्किटेक्चर होता है। मूल रूप से, दृढ़ परतों में फिल्टर छवियों की विशेषताओं को निकालने के लिए ठीक से प्रशिक्षित होते हैं।
प्रशिक्षित मॉडल का क्या अर्थ है?
परिभाषा। एक मॉडल जिसने स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षण डेटा से भविष्य कहनेवाला संबंध सीखा है, अक्सर मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए।
प्रशिक्षित मॉडल को क्यों ठीक किया जाना चाहिए?
नेटवर्क को फाइन-ट्यूनिंग का कार्य पहले से प्रशिक्षित नेटवर्क के मापदंडों को बदलना है ताकि यह हाथ में नए कार्य के लिए अनुकूल हो जैसा कि यहां बताया गया है, प्रारंभिक परतें बहुत सामान्य विशेषताओं को सीखते हैं और जैसे-जैसे हम नेटवर्क में ऊपर जाते हैं, परतें उस कार्य के लिए अधिक विशिष्ट पैटर्न सीखने लगती हैं जिस पर इसे प्रशिक्षित किया जा रहा है।
प्रशिक्षित डेटासेट क्या है?
एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल एक सहेजा गया नेटवर्क है जिसे पहले एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था, आमतौर पर बड़े पैमाने पर छवि-वर्गीकरण कार्य पर। आप या तो पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करते हैं या किसी दिए गए कार्य के लिए इस मॉडल को अनुकूलित करने के लिए स्थानांतरण सीखने का उपयोग करते हैं।
