Преодоление вызовов в области глубокого обучения
Основная проблема в задачах классификации и поиска, основанных на глубоких нейронных сетях, заключается в создании надежных представлений без необходимости в повторной тренировке или размеченных данных. Многие приложения зависят от предварительно обученных моделей, но они не всегда обеспечивают нужные детали для оптимальной работы без дообучения.
Проблемы с повторной тренировкой
Повторная тренировка часто непрактична из-за ограниченных вычислительных ресурсов или отсутствия размеченных данных, например, в медицинской диагностике и дистанционном зондировании. Поэтому разработка методов, которые могут улучшить производительность фиксированных представлений без повторной тренировки, является важным шагом вперед.
Решение FUNGI
Исследователи из Университета Амстердама и valeo.ai представили метод FUNGI (Features from UNsupervised GradIents), который улучшает замороженные представления, используя информацию градиентов из самообучающихся целей. Этот метод адаптивен и может применяться к любой предварительно обученной модели без изменения её параметров.
Этапы работы FUNGI
Метод FUNGI работает в три основных этапа:
- Извлечение градиентов — вычисление градиентов с помощью скрытых слоев моделей Vision Transformer.
- Снижение размерности — уменьшение размерности градиентов с помощью бинарного случайного проекции.
- Конкатенация — объединение градиентов с замороженными представлениями для создания новых информативных наборов признаков.
Преимущества использования FUNGI
FUNGI значительно улучшает результаты на различных наборах данных, включая визуальные, текстовые и аудио. Например:
- Классификация kNN: увеличение на 4.4% по сравнению с другими моделями.
- Низкие объемы данных: увеличение точности на 2.8% в условиях ограниченных данных.
- Сегментация: улучшение точности сегментации до 17% на Pascal VOC.
Заключение
Метод FUNGI представляет собой эффективный способ улучшения представлений предварительно обученных моделей, используя несупервизированные градиенты. Он обеспечивает высокую производительность без необходимости повторной тренировки, что делает его ценным решением для приложений с ограниченными размеченными данными и вычислительными ресурсами.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
- Подберите подходящее решение ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольшого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.
