Transfer Learning là gì? Làm thế nào để có thể sử dụng Transfer Learning

Một trong những phương pháp của Machine Learning là Transfer Learning. Vậy Transfer Learning là gì và chúng được hoạt động như thế nào? Mời bạn đọc tham khảo các nội dung chi tiết thông qua bài viết của Unica. 

1. Giới thiệu về Transfer Learning

Transfer learning là một kỹ thuật trong Machine Learning, cho phép sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước đó trên một tập dữ liệu để giải quyết các vấn đề khác

Khi áp dụng transfer learning, ta có thể sử dụng các kiến thức đã học được từ các mô hình có hiệu quả cao và sử dụng chúng để giúp huấn luyện các mô hình mới với tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc mới hơn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí huấn luyện mô hình mới, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình. Transfer learning được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ảnh và nhận dạng giọng nói.

Transfer Learning là gì? 

2. Pre-Trained Model là gì?

Để có thể giải quyết một vấn đề nào đó, chúng ta cần có một Pre-Trained Model về một vấn đề tương tự. 

Pre-trained model là một mô hình máy học đã được huấn luyện sẵn trên một tập dữ liệu lớn trước đó. Các mô hình pre-trained thường được huấn luyện trên các tập dữ liệu có kích thước lớn, ví dụ như tập dữ liệu ImageNet có hàng triệu hình ảnh với hàng ngàn nhãn khác nhau.

 Sau khi được huấn luyện, mô hình pre-trained có thể được sử dụng như một bộ trích xuất đặc trưng hoặc một mô hình phân loại để giải quyết các tác vụ khác nhau. Việc sử dụng mô hình pre-trained giúp giảm thời gian và chi phí huấn luyện, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình so với việc huấn luyện từ đầu trên một tập dữ liệu nhỏ hơn. 

Các mô hình pre-trained được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ảnh và nhận dạng giọng nói.

3. Các cách để tinh chỉnh mô hình

- Trích xuất đối tượng: Chúng ta sử dụng Pre - Trained Model để loại bỏ lớp đầu ra. Ngoài ra, chúng ta phải sử dụng toàn bộ mạng như một bộ trích xuất tính năng cố định cho một tập dữ liệu mới. 

Trích xuất đối tượng

- Sử dụng kiến trúc của Pre-Trained Model: Tại thời điểm khởi tạo và đào tạo mô hình, chúng ta sẽ cần sử dụng đến kiến trúc của Pre-Trained Model. 

- Huấn luyện một số lớp khi đóng băng những lớp khác: Để sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước, chúng ta sẽ huấn luyện một phần của mô hình. Ngoài ra, chúng ta phải luôn giữ cho trọng lượng các lớp ban đầu của mô hình được cố định. Trong khi phải đào tạo lại các lớp cao hơn. Chúng ta có thể kiểm tra xem có bao nhiêu lớp được cố định và bao nhiêu lớp được đào tạo. 

Có một số bước chính để sử dụng pre-trained model:

- Tải về mô hình được huấn luyện trước đó: Bạn có thể tìm kiếm các mô hình được huấn luyện trước đó trên các nguồn như GitHub hoặc Kaggle.

- Sử dụng mô hình để dự đoán: Sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó để dự đoán cho dữ liệu mới bằng cách sử dụng phương thức predict().

- Fine-tuning mô hình: Nếu bạn muốn tăng độ chính xác của mô hình, bạn có thể sử dụng phương pháp fine-tuning để tối ưu hóa mô hình trên dữ liệu cụ thể của bạn.

Lưu ý rằng cách sử dụng pre-trained model có thể khác nhau tùy thuộc vào mô hình và công nghệ mà bạn đang sử dụng.

4. Learning quy nạp và chuyển giao quy nạp

Chuyển giao quy nạp là chúng ta sử dụng hình thức Transfer Learning trong Deep learning. Do vậy, đây là một lĩnh vực mà phạm vi của các mô hình có thể được thu hẹp theo một cách có lợi. Mặc dù mô hình này phù hợp với một nhiệm vụ khác nhưng có mối liên quan với nhau.

Làm thế nào để có thể sử dụng Transfer Learning

Để sử dụng Transfer Learning, bạn có thể áp dụng 2 cách tiếp cận phổ biến như nhau:

- Phát triển phương pháp tiếp cận mô hình.

- Phương pháp tiếp cận Pre-Trained Model.

Phương pháp tiếp cận mô hình

- Chọn tác vụ nguồn: Trước khi chọn một nhiệm vụ, chúng ta phải chọn vấn đề mô hình dự đoán. 

- Phát triển mô hình nguồn: Từng bước phát triển một mô hình để phục vụ cho từng nhiệm vụ khác nhau. 

- Tái sử dụng mô hình: Mô hình phải luôn phù hợp với nhiệm vụ nguồn. Ngoài ra, các nhiệm vụ tương ứng phải phù hợp với từng phần của mô hình, tùy thuộc vào kỹ thuật mô hình hóa được sử dụng.

- Điều chỉnh mô hình: Áp dụng mô hình dựa trên cặp dữ liệu đầu ra - đầu vào có sẵn cho nhiệm vụ quan tâm. 

Phương pháp tiếp cận Pre-Trained Model

- Chọn mô hình nguồn: Lựa chọn mô hình nguồn đã được đào tạo từ các mô hình có sẵn. Các mô hình này được phát hành trên bộ dữ liệu lớn bởi nhiều tổ chức nghiên cứu.

- Tái sử dụng mô hình: Chúng ta có thể sử dụng những phương pháp giống nhau trong cùng một mô hình, chẳng hạn như Pre-Trained Model. 

- Chế độ điều chỉnh: Áp dụng mô hình dựa trên dữ liệu cặp đầu ra - đầu vào có sẵn cho nhiệm vụ quan tâm. 

5. Khi nào có thể sử dụng phương pháp Transfer Learning

Phương pháp Transfer Learning thường được sử dụng trong những trường hợp sau:

- Dữ liệu ít: Khi bạn có một tập dữ liệu nhỏ, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp tăng độ chính xác của mô hình của bạn.

- Thời gian huấn luyện lâu: Khi mô hình cần huấn luyện trên tập dữ liệu lớn mà thời gian huấn luyện lâu, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp giảm thời gian huấn luyện.

- Bài toán tương tự: Khi bài toán của bạn tương tự với một bài toán đã được huấn luyện trước đó, bạn có thể sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó để giải quyết bài toán của mình.

- Tài nguyên yếu: Khi bạn có tài nguyên hạn hẹp, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp giảm chi phí tài nguyên cần thiết cho việc huấn luyện mô hình mới.

6. Tổng kết

Như vậy thông qua nội dung bài viết trên, bạn đã hiểu được Transfer Learning là gì và cách sử dụng của nó. Chúng tôi hy vọng những kiến thức trên sẽ hữu ích đối với bạn đọc để học AI hiệu quả hơn. Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo các khóa học AI để nâng cao kiến thức cho mình. 

Cảm ơn và chúc các bạn thành công!