Transfer Learning: как научить ИИ использовать старый опыт

🎯 Зачем это нужно?

Представь: тебе нужно научиться играть в теннис 🎾. Можно начать с нуля, размахивая ракеткой как палкой. А можно использовать навыки из бадминтона - те же движения руки, чувство мяча, реакция. Второй путь намного быстрее!

Так работает Transfer Learning - мы берём модель, уже обученную на одной задаче, и адаптируем под новую. Вместо месяцев тренировки с нуля получаем результат за часы! 🚀

Где используется:

• 📱 Instagram распознаёт объекты в Stories используя модели, обученные на миллионах фото
• 🏥 Медицина: ИИ для диагностики рака кожи начинает с ImageNet (1.4М изображений)
• 💬 ChatGPT: базовая модель GPT адаптируется под конкретные задачи через fine-tuning

📚 История вопроса

В 2012 году победила нейросеть AlexNet на ImageNet - конкурсе распознавания изображений с 1000 классами. Исследователи заметили: нижние слои AlexNet научились распознавать универсальные паттерны - края, текстуры, формы. Эти “знания” можно переносить!

К 2015 году появился термин Transfer Learning. Сейчас 95% промышленных моделей используют предобученные веса - это экономит Google, Meta, Netflix миллиарды долларов на вычислениях! 💰

💡 Интуиция

Аналогия с изучением языков 🗣️

Когда ты изучаешь английский после русского, не начинаешь с нуля. Концепции грамматики, структура предложений, логика языка уже есть. Нужно только адаптировать под новые слова и правила.

В нейросетях:

• Нижние слои = универсальные детекторы (края, углы, текстуры)
• Средние слои = более сложные паттерны (глаза, колёса, листья)
• Верхние слои = специфичные для задачи (кот vs собака)

[МЕДИА: image_01] Описание: Схема нейросети показывающая, как нижние слои изучают универсальные признаки, а верхние - специфичные Промпт: “educational illustration of neural network layers showing transfer learning, bottom layers detecting edges and textures (universal), top layers detecting specific objects (cats, dogs), arrows showing knowledge transfer, modern clean style, blue and orange colors”

📐 Формальное определение

Transfer Learning - метод машинного обучения, при котором модель, обученная на задаче A, адаптируется для решения связанной задачи B.

Математически:

• Исходная задача: D_s, T_s (source domain, source task)
• Целевая задача: D_t, T_t (target domain, target task)
• Цель: улучшить качество на T_t используя знания из D_s и T_s

Основные подходы:

1️⃣ Feature Extraction (заморозка слоёв) Θ_new = [Θ_frozen, Θ_trainable]

2️⃣ Fine-tuning (дообучение) Θ_final = Θ_pretrained - α·∇L(Θ_pretrained)

3️⃣ Domain Adaptation Минимизация: L_source + λ·L_domain + L_target

🔍 Примеры с разбором

Пример 1: Классификация еды на основе ImageNet

Задача: Распознавать пиццу, суши, борщ по фото

Решение через Transfer Learning:

# 1. Загружаем предобученную ResNet-50
import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 2. Замораживаем все слои кроме последнего
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 3. Меняем последний слой под нашу задачу
model.fc = nn.Linear(2048, 3)  # 3 класса еды

Почему работает: ImageNet содержит тысячи изображений еды. Нижние слои уже умеют находить текстуры, формы, цвета - это пригодится для любой еды!

[МЕДИА: image_02] Описание: Диаграмма показывающая как предобученная на ImageNet модель адаптируется для классификации еды Промпт: “diagram showing ImageNet pretrained model being adapted for food classification, frozen layers in blue, trainable classifier in orange, sample food images (pizza, sushi, soup), arrows showing data flow, technical illustration style”

Пример 2: Анализ тональности отзывов с BERT

Задача: Понять настроение отзывов о фильмах (позитив/негатив)

Классический подход: Обучить с нуля = нужно 100К+ размеченных отзывов Transfer Learning: Взять BERT + дообучить = хватит 1К примеров!

from transformers import BertForSequenceClassification

# Загружаем BERT, обученный на миллиардах текстов
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased', 
    num_labels=2  # позитив/негатив
)

# Дообучаем только на отзывах о фильмах
# BERT уже знает языковые паттерны!

Результат: Точность 92% против 78% при обучении с нуля!

Пример 3: Медицинская диагностика

Задача: Обнаружить меланому на фотографиях родинок

Проблема: Медицинских изображений мало (конфиденциальность) Решение: Начать с ImageNet, дообучить на медицинских данных

Архитектура:

• Предобучена на ImageNet (1.4М изображений)
• Fine-tuning на 10К дерматологических фото
• Точность на уровне врачей-дерматологов!

🎮 Практика

Базовый уровень 🟢

Задание 1: У тебя есть модель, обученная распознавать животных (собаки, кошки, птицы). Как адаптировать её для распознавания пород собак?

Задание 2: Объясни, почему модель, обученная на фотографиях, плохо работает на рентгеновских снимках без дополнительной адаптации?

Задание 3: BERT обучен на английских текстах. Что нужно сделать, чтобы он работал с русскими отзывами о товарах?

Продвинутый уровень 🟡

Задание 4: Реши практическую задачу: есть 1000 фото твоих одноклассников, нужно создать систему распознавания лиц. Опиши пошаговый план с Transfer Learning.

Задание 5: Сравни два подхода:

• Feature Extraction: замороженные слои + новый классификатор
• Fine-tuning: дообучение всей модели с маленьким learning rate

Когда использовать каждый?

Задание 6: У тебя 100 примеров, у друга 10000. У кого больше шансов успешно применить Transfer Learning? Почему?

Челлендж 🔴

Задание 7: Придумай креативное применение Transfer Learning для решения школьной задачи (автоматическая проверка ДЗ, распознавание почерка, анализ эссе).

Задание 8: Исследовательская задача: почему GPT-4 хорошо программирует, хотя обучался на текстах, а не на коде? Связано ли это с Transfer Learning?

⚠️ Частые ошибки

❌ Ошибка: Использовать Transfer Learning между совершенно разными доменами ✅ Правильно: Домены должны быть связаны (фото→фото, текст→текст) 💡 Почему: Модель, обученная на изображениях, не поможет с анализом аудио

❌ Ошибка: Дообучать с тем же learning rate, что и при обучении с нуля ✅ Правильно: Использовать learning rate в 10-100 раз меньше 💡 Почему: Предобученные веса уже хороши, их нужно аккуратно подстроить

❌ Ошибка: Размораживать все слои сразу при малом количестве данных ✅ Правильно: Начать с заморозки, потом постепенно размораживать 💡 Почему: При малых данных модель легко переобучается

❌ Ошибка: Не адаптировать препроцессинг данных ✅ Правильно: Использовать ту же нормализацию, что и при предобучении 💡 Почему: Модель ожидает данные в определённом формате

🎓 Главное запомнить

✅ Суть: Transfer Learning = использование знаний из одной задачи для решения другой ✅ Формула: Успех = Предобученная модель + Небольшая адаптация + Связанные домены
✅ Применение: 95% современных моделей в production используют предобученные веса

🔗 Связь с другими темами

Назад: Урок 347 заложил основы архитектур нейросетей - без понимания слоёв и их функций Transfer Learning невозможен.

Вперёд: Следующие темы будут опираться на Transfer Learning:

• Few-shot Learning (обучение на малых данных)
• Domain Adaptation (адаптация между доменами)
• Meta-Learning (обучение тому, как учиться)

Практическая связь: Любой реальный ML-проект начинается с поиска подходящей предобученной модели!