Некоторые преимущества трансферного обучения в машинном обучении:

• Экономия ресурсов. 1 Обучать нейросети с нуля долго и дорого, а если использовать предобученные модели, то можно значительно уменьшить затраты. 1
• Нужно меньше данных. 1 Для трансферного обучения можно использовать небольшие датасеты, так как основная нейросеть уже умеет выполнять базовые задачи, её надо только адаптировать. 1
• Удобство прототипирования. 1 На базе уже готовой модели можно быстро создать прототип и протестировать его на реальных задачах. 1 Благодаря этому становится проще экспериментировать с нейросетями. 1
• Более высокая скорость обучения. 2 Это связано с тем, что модель уже обучалась для похожей задачи. 2
• Более высокая точность после обучения. 2 Модель машинного обучения сходится на более высоком уровне производительности, что обеспечивает более точный вывод. 2