Претренированные модели позволяют переносить знания, полученные при обучении на больших объёмах данных, на конкретные задачи, даже если они отличаются от исходных данных для обучения. 1

Это происходит благодаря процессу, называемому трансферным обучением. 25 Он позволяет использовать уже усвоенные представления и особенности претренированной модели для улучшения производительности новой модели. 5

Некоторые области применения трансферного обучения:

• Здравоохранение. 2 Анализ медицинских изображений. 2 Например, модель, обученная на общих медицинских изображениях, может быть адаптирована для выявления конкретных заболеваний. 2
• Электронная коммерция. 2 Рекомендации по продуктам. 2 Модель, изначально обученная на описаниях продуктов, может быть адаптирована для рекомендации похожих продуктов на основе предпочтений пользователей. 2
• Автономное вождение. 2 Обнаружение объектов. 2 Модели, предварительно обученные на больших наборах данных о вождении, могут быть адаптированы для точного выявления пешеходов, автомобилей и дорожных знаков. 2
• Развлечения. 2 Генерация искусства. 2 Модель, предварительно обученная на произведениях искусства, может быть настроена для генерации новых произведений в аналогичном стиле. 2
• Финансы. 2 Обнаружение мошенничества. 2 Модель, изначально обученная на данных о финансовых транзакциях, может быть адаптирована для распознавания аномалий и выявления потенциальных мошеннических действий. 2

Важно учитывать, что эффективность переноса знаний зависит от сходства между двумя задачами и доменами данных. 5 Например, модель, обученная для обнаружения объектов, не может быть использована для прогнозирования погоды. 4