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机器学习代考_Machine Learning代考_Supervised pre-training

The pre-training task may be supervised or unsupervised; the main requirements are that it can teach the model basic structure about the problem domain and that it is sufficiently similar to the downstream fine-tuning task. The notion of task similarity is not rigorously defined, but in practice the domain of the pre-training task is often more broad than that of the fine-tuning task (e.g., pre-train on all bird species and fine-tune on endangered ones).

The most straightforward form of transfer learning is the case where a large labeled dataset is suitable for pre-training. For example, it is very common to use the ImageNet dataset (Section 1.5.1.2) to pretrain CNNs, which can then be used for an a variety of downstream tasks and datasets (see e.g., [Kol+19]). Imagenet has $1.28$ million natural images, each associated with a label from one of 1,000 classes. The classes constitute a wide variety of different concepts, including animals, foods, buildings, musical instruments, clothing, and so on. The images themselves are diverse in the sense that they contain objects from many angles and in many sizes with a wide variety of backgrounds. This diversity and scale may partially explain why it has become a de-facto pre-training task for transfer learning in computer vision. (See code.probml.ai/book1/finetune_cnn_torch for some example code.)

However, Imagenet pre-training has been shown to be less helpful when the domain of the finetuning task is quite different from natural images (e.g. medical images [Rag+19]). And in some cases where it is helpful (e.g., training object detection systems), it seems to be more of a speedup trick (by warm-starting optimization at a good point) rather than something that is essential, in the sense that one can achieve comparable performance on the downstream task when training from scratch, if done for long enough [HGD19].

Supervised pre-training is somewhat less common in non-vision applications. One notable exception is to pre-train on natural language inference data (i.e. whether a sentence implies or contradicts another) to learn vector representations of sentences [Con+17], though this approach has largely been supplanted by unsupervised methods (Section 19.2.4). Another non-vision application of transfer learning is to pre-train a speech recognition on a large English-labeled corpus before fine-tuning on low-resource languages $[$ Ard $+20]$.

机器学习代考_Machine Learning代考_Unsupervised pre-training

It is increasingly common to use unsupervised pre-training, because unlabeled data is often easy to acquire, e.g., unlabeled images or text documents from the web.

For a short period of time it was common to pre-train deep neural networks using an unsupervised objective (e.g., reconstruction error, as discussed in Section 20.3) over the labeled dataset (i.e. ignoring the labels) before proceeding with standard supervised training [HOT06; Vin $+10 \mathrm{~b}$; $\mathrm{Erh}+10]$. While this technique is also called unsupervised pre-training, it differs from the form of pre-training for transfer learning we discuss in this section, which uses a (large) unlabeled dataset for pre-training before fine-tuning on a different (smaller) labeled dataset.

Pre-training tasks that use unlabeled data are often called self-supervised rather than unsupervised. This term is used because the labels are created by the algorithm, rather than being provided externally by a human, as in standard supervised learning. Both supervised and self-supervised learning are discriminative tasks, since they require predicting outputs given inputs. By contrast, other unsupervised approaches, such as some of those discussed in Chapter 20, are generative, since they predict outputs unconditionally.

There are many different self-supervised learning heuristics that have been tried (see e.g., [GR18; JT19; Ren19| for a review, and https: //github . com/jason718/awesome-self-supervised-learning for an extensive list of papers). We can identify at least three main broad groups, which we discuss below.

机器学习代考_Machine Learning代考_Supervised pre-training

机器学习代考

机器学习代考_Machine Learning代考_Supervised pre-training

预训练任务可以是有监督或无监督的;主要要求是它可以教授模型有关问题域的基本结构,并且它与下游微调任务足够相似。任务相似性的概念没有严格定义,但在实践中,预训练任务的领域通常比微调任务更广泛(例如,对所有鸟类进行预训练,对濒危鸟类进行微调) ).

最直接的迁移学习形式是大型标记数据集适合预训练的情况。例如,使用 ImageNet 数据集(第 1.5.1.2 节)预训练 CNN 非常普遍,然后可将其用于各种下游任务和数据集(参见 [Kol+19])。Imagenet 有1.28百万个自然图像,每个图像都与 1,000 个类别中的一个标签相关联。这些类构成了各种各样的不同概念,包括动物、食物、建筑物、乐器、服装等等。图像本身是多种多样的,因为它们包含来自多个角度和多种尺寸的物体以及各种各样的背景。这种多样性和规模可能部分解释了为什么它已成为计算机视觉中迁移学习的事实上的预训练任务。(有关示例代码,请参阅 code.probml.ai/book1/finetune_cnn_torch。)

然而,当微调任务的领域与自然图像(例如医学图像 [Rag+19])有很大不同时,Imagenet 预训练已被证明不太有用。在某些有用的情况下(例如,训练目标检测系统),它似乎更像是一种加速技巧(通过在一个好的点进行热启动优化)而不是必不可少的东西,从某种意义上说,人们可以如果训练时间足够长,从头开始训练时可在下游任务上获得可比的性能 [HGD19]。

监督预训练在非视觉应用中不太常见。一个值得注意的例外是预训练自然语言推理数据(即一个句子是否暗示或矛盾另一个句子)以学习句子的向量表示 [Con+17],尽管这种方法在很大程度上已被无监督方法所取代(第 19.2.4 节) ). 迁移学习的另一个非视觉应用是在对低资源语言进行微调之前,在大型英语标记语料库上预训练语音识别[高的+20].

机器学习代考_Machine Learning代考_Unsupervised pre-training

使用无监督预训练越来越普遍,因为未标记的数据通常很容易获取,例如来自网络的未标记图像或文本文档。

在短时间内,在进行标准监督训练之前,使用无监督目标(例如,重建误差,如第 20.3 节中讨论的)在标记数据集(即忽略标签)上预训练深度神经网络是很常见的 [HOT06 ; 输入电压+10 b; 和rH+10]. 虽然这种技术也称为无监督预训练,但它不同于我们在本节中讨论的迁移学习预训练形式,后者使用(大)未标记数据集进行预训练,然后再对不同(较小)的数据集进行微调) 标记的数据集。

使用未标记数据的预训练任务通常称为自监督而非无监督。使用这个术语是因为标签是由算法创建的,而不是像标准监督学习那样由人从外部提供。监督学习和自我监督学习都是判别任务,因为它们需要在给定输入的情况下预测输出。相比之下,其他无监督方法(例如第 20 章中讨论的一些方法)是生成性的,因为它们无条件地预测输出。

已经尝试了许多不同的自监督学习启发式方法(例如,参见 [GR18; JT19; Ren19| 进行审查,以及 https://github.com/jason718/awesome-self-supervised-learning 以获得广泛的列表)的论文)。我们可以确定至少三个主要的广泛群体,我们将在下面讨论。

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