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. 4 Модель уже понимает основные паттерны, поэтому обучение занимает меньше времени, чем при создании модели с нуля. 4
• Более низкие требования к данным. 4 Тонкая настройка позволяет добиться хороших результатов даже при ограниченном количестве данных по конкретной задаче. 4
• Улучшение производительности. 4 Использование признаков, изученных на больших наборах данных, приводит к повышению точности и обобщению на целевой задаче, особенно если целевой набор данных небольшой. 4
• Доступность. 4 Тонкая настройка делает современные модели доступными для практиков, которые могут не располагать огромными вычислительными ресурсами, необходимыми для первоначального предварительного обучения. 4

Некоторые недостатки метода тонкой настройки:

• Меньшая гибкость. 2 Нельзя полностью контролировать начальные уровни модели, так как она зависит от архитектуры и подготовки предварительно подготовленной модели. 2
• Риск переобучения. 2 Переобучение может произойти при точной настройке, если новый набор данных слишком мал или слишком похож на предварительно подготовленные данные. 2
• Риск чрезмерной адаптации к учебным данным. 1 В этом случае модель хуже работает с новой информацией, которой не встречала при обучении. 1