Можно ли смешивать обученные модели нейросети?
Например, у меня есть модель, которая умеет определять человека по наличию рук, ног, головы и тела. И есть модель, которая умеет определять одежду и аксессуары.
Можно ли смешать эти 2 модели? Если да, то дайте литературу какую-нибудь, пожалуйста
Машинное обучение+4
Ваш вопрос я бы классифицировал по третьему методу, но назвать задачу простой трудно.
Да, можно объединить две нейронные сети в одну, соединив или объединив их каким-либо образом. Существует несколько подходов, которые можно использовать для объединения нейронных сетей, в том числе:
- Ансамблевое обучение: это включает в себя независимое обучение нескольких нейронных сетей, а затем объединение их прогнозов для принятия окончательного решения. Например, ансамбль нейронных сетей можно использовать для классификации изображения, заставляя каждую сеть делать прогноз, а затем принимая большинство голосов в качестве окончательного прогноза.
- Трансферное обучение: это предполагает использование предварительно обученной нейронной сети и ее адаптацию к новой задаче путем добавления дополнительных слоев или точной настройки существующих слоев. Это можно сделать, объединив веса предварительно обученной сети с весами новой сети, обученной целевой задаче.
- Слияние нейронных сетей: это включает в себя объединение выходных данных нескольких нейронных сетей на последнем уровне и их использование для окончательного прогноза. Это можно сделать, объединив выходные данные сетей и подав их в последний слой, который делает прогноз, или используя средневзвешенное значение выходных данных.
В целом существует множество способов объединения нейронных сетей, и лучший подход будет зависеть от конкретной задачи и характеристик объединяемых сетей.
На Quora.com этот вопрос детально разбирается во множестве постов, включая пошаговые инструкции . Но серфинг Quora.com может быть проблематичен и зависеть от Вашего опыта. Больше ничем помочь не могу.
Непонятно зачем вам это нужно. Две специализированные нейросети лучше одной общей. Их обучать лучше по отдельности. Они будут более эффективными.
Уточните вашу цель.
Например, если цель, это просто определять по фото есть... Читать далее
Эксперт по оптимизации инвестиционного портфеля и прогнозированию биржевых цен.
Перейти на forecast.nanoquant.ru
У меня был похожий вопрос. Про создание "надсистемного" ИИ, который будет управлять узкоспециализированными ИИ... Читать дальше
Да, можно смешивать обученные модели нейросети. Этот процесс известен как ансамблирование моделей или объединение моделей.
Ансамблирование моделей нейросети предполагает создание единой модели путем комбинирования нескольких... Читать далее
Конечно можно и нужно смешивать различные модели, чтобы получить более точный результат. Например, если используемая модель для идентификации человека не учитывает наличие одежды и аксессуаров, то включение в анализ модели... Читать далее