Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Модель, основанная на трансферном обучении
Подход обучения с подкреплением, при котором модель, изученная в исходной среде, адаптируется для ускорения обучения в подобной целевой среде.
Передаваемые знания
Совокупность представлений, политик или моделей, изученных в исходной задаче, которые могут быть эффективно повторно использованы для улучшения производительности в новой задаче.
Настройка модели
Техника постепенной адаптации, при которой параметры предварительно обученной модели настраиваются специально для новой целевой задачи, сохраняя при этом общие знания.
Общие представления
Абстрактные и общие характеристики, извлеченные из исходных данных, которые остаются актуальными и полезными для решения подобных задач в целевой области.
Межзадачная генерализация
Способность модели эффективно применять знания, полученные при решении одной задачи, для решения различных, но концептуально связанных проблем.
Быстрая адаптация
Процесс эффективной настройки предварительно обученной модели к новой задаче с минимальным количеством примеров и времени обучения благодаря передаче знаний.
Модель источник-цель
Архитектура передачи, при которой модель-источник предоставляет начальные знания, которые постепенно адаптируются для соответствия специфике целевой области.
Передача политик
Применение стратегии принятия решений, изученной в исходной среде, для инициализации или направления обучения в подобной целевой среде.
Обучение с несколькими примерами
Способность адаптироваться к новым задачам с очень небольшим количеством примеров обучения, активно используя предварительно существующие знания передаваемой модели.
Замороженные параметры
Техника, при которой определённые слои исходной модели остаются неизменными во время адаптации для сохранения фундаментальных передаваемых знаний.
Постепенное обучение
Стратегия переноса, при которой модель изучает концепции иерархически, от самых простых к более сложным, что способствует повторному использованию знаний.
Сходство распределений
Мера близости между распределениями вероятностей исходных и целевых данных, определяющая потенциал успешности переноса знаний.
Предварительно полученные знания
Совокупность весов, смещений и нейронных структур, приобретённых во время первоначального обучения, которые служат отправной точкой для адаптации к новой задаче.