В чем преимущества и недостатки метода тонкой настройки перед другими методами машинного обучения?

Преимущества метода тонкой настройки (fine-tuning) перед другими методами машинного обучения:

• Сокращение времени обучения. www.ultralytics.com Модель уже понимает основные паттерны, поэтому обучение занимает меньше времени, чем при создании модели с нуля. www.ultralytics.com
• Более низкие требования к данным. www.ultralytics.com Тонкая настройка позволяет добиться хороших результатов даже при ограниченном количестве данных по конкретной задаче. www.ultralytics.com
• Улучшение производительности. www.ultralytics.com Использование признаков, изученных на больших наборах данных, приводит к повышению точности и обобщению на целевой задаче, особенно если целевой набор данных небольшой. www.ultralytics.com
• Доступность. www.ultralytics.com Тонкая настройка делает современные модели доступными для практиков, которые могут не располагать огромными вычислительными ресурсами, необходимыми для первоначального предварительного обучения. www.ultralytics.com

Некоторые недостатки метода тонкой настройки:

• Меньшая гибкость. www.analyticsvidhya.com Нельзя полностью контролировать начальные уровни модели, так как она зависит от архитектуры и подготовки предварительно подготовленной модели. www.analyticsvidhya.com
• Риск переобучения. www.analyticsvidhya.com Переобучение может произойти при точной настройке, если новый набор данных слишком мал или слишком похож на предварительно подготовленные данные. www.analyticsvidhya.com
• Риск чрезмерной адаптации к учебным данным. yandex.cloud В этом случае модель хуже работает с новой информацией, которой не встречала при обучении. yandex.cloud