JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк

Подход
Достоинства
Недостатки
Использование исходной 
модели с блокированием 
ее первых нескольких 
(отвечающих за выде­
ление признаков) слоев 
(см. подраздел 5.1.1)
Простой и удобный
Работает, только если 
форма выходного сигнала 
и функция активации, 
необходимые для 
перенесенной модели, 
такие же, как в базовой 
модели
Получение внутренних 
функций активации 
исходной модели в виде 
вложений для входного 
примера данных 
с созданием новой 
модели, принимающей 
вложение на входе 
(см. подраздел 5.1.2)
• Применим к сценариям переноса 
обучения, в которых требуется форма 
выходного сигнала, отличная от ис­
ходной.
• Имеется прямой доступ к тензорам 
вложений, благодаря чему можно 
использовать, например, классифика­
цию методом k­ближайших соседей 
(см. инфобокс 5.2)
• Необходимо работать 
с двумя отдельными 
экземплярами модели.
• Есть сложности 
в тонкой настройке 
слоев исходной 
модели
Создание новой модели, 
включающей слои 
выделения признаков 
исходной модели 
и слои новой верхушки 
(см. подраздел 5.1.3)
• Применим к сценариям переноса 
обучения, в которых требуется форма 
выходного сигнала, отличная от 
исходной.
• Имеется только один экземпляр 
модели.
• Есть возможность тонкой настройки 
слоев выделения признаков
Отсутствует прямой 
доступ к внутренним 
функциям активации 
(вложениям)
5.2.
Обнаружение объектов с помощью переноса 
обучения для сверточной сети
Представленные выше в главе примеры переноса обучения характеризуются одной 
общей чертой: суть задачи машинного обучения не меняется после переноса обуче­
ния. В частности, в них модель машинного зрения, обученная на задаче многоклассо­
вой классификации, применялась к другой задаче многоклассовой классификации. 
В этом разделе мы покажем, что это не обязательно. Базовую модель можно исполь­
зовать для решения совершенно иных, по сравнению с исходной, задач — например, 
обученную на задаче классификации базовую модель можно задействовать для вы­
полнения регрессии (подбора числа). Подобный перенос обучения между разными 

---