В чем разница между обучением нейросети с нуля и дообучением существующей модели?

Разница между обучением нейросети с нуля и дообучением существующей модели заключается в том, что при первом подходе модель обучают с «чистого листа», а при втором используют уже имеющиеся знания. skillbox.ru sysblok.ru

Обучение нейросети с нуля требует сбора большого объёма данных, обучения нейросети распознавать изображения и только после этого объяснения, чем различаются, например, пицца «Пепперони» и «Гавайская». skillbox.ru В итоге модель может решать только одну задачу. skillbox.ru Если в меню появится пицца «Четыре сыра», то весь процесс обучения придётся начинать сначала. skillbox.ru

Дообучение существующей модели (трансферное обучение) позволяет сэкономить время и ресурсы, так как модель не приходится учить всему с нуля. skillbox.ru Система уже знает, как классифицировать изображения определённого типа, поэтому этот навык можно будет применить к любым картинкам. skillbox.ru Например, можно взять готовую нейросеть для работы с изображениями и дообучить её определять начинку пиццы, а в будущем адаптировать для распознавания других блюд. skillbox.ru

Таким образом, дообучение позволяет быстрее обучать нейросети, экономить ресурсы и использовать меньше данных в датасетах. skillbox.ru