Czym jest Uczenie transferowe (Transfer learning)?
Uczenie transferowe opisuje procedurę, w której model wytrenowany na jednym zadaniu lub domenie zostaje dostosowany do nowego, często węższego problemu. Zamiast zaczynać optymalizację od losowej inicjalizacji, algorytm startuje z parametrami już nasyconymi wiedzą o strukturze danych, co ułatwia osiągnięcie wysokiej skuteczności przy znacznie mniejszej liczbie przykładów. W praktyce najczęściej oznacza to wczytanie wcześniej wytrenowanych wag sieci neuronowej i ich częściowe „zamrożenie” bądź delikatne dostrojenie (fine-tuning) na danych docelowych.
Krótki rys historyczny
Początki idei przenoszenia wiedzy sięgają lat dziewięćdziesiątych. W 1993 r. Tom Mitchell zaproponował formalną definicję uczenia się maszynowego, która otworzyła dyskusję o tym, jak wiedza z jednego zadania może wspierać kolejne. W 1996 r. Sebastian Thrun badał learning to learn, a następnie w 2006 r. zespół Fei-Fei Li pokazał, że klasyfikatory obrazów, trenowane na powiększającym się zbiorze ImageNet, mogą skutecznie działać w innych dziedzinach wizji komputerowej. Upowszechnienie się bibliotek takich jak TensorFlow i PyTorch w drugiej połowie lat 2010 znacznie ułatwiło ponowne użycie gotowych modeli, co przełożyło się na gwałtowny wzrost popularności transfer learningu w przetwarzaniu języka naturalnego (np. BERT 2018) i w mowie (wav2vec 2020).
Jak dokładnie działa Uczenie transferowe (Transfer learning)
Proces można podzielić na dwa etapy: pre-training oraz fine-tuning. W fazie wstępnej model uczy się rozpoznawać ogólne wzorce na dużym, zróżnicowanym korpusie. Powstałe reprezentacje, nazywane czasem cechami pośrednimi, zachowują informacje przydatne w wielu kontekstach. Następnie następuje dostrajanie do zadania docelowego poprzez dalszą optymalizację części lub całości parametrów na znacznie mniejszym zbiorze danych. Często wykorzystuje się przy tym strategie takie jak zamrażanie wczesnych warstw, wprowadzanie adapterów czy lekkich modyfikacji (LoRA), aby ograniczyć liczbę aktualizowanych wag i tym samym potrzeby obliczeniowe.
Porównanie z trenowaniem od podstaw
Klasyczne podejście wymaga od modelu samodzielnego odkrycia niskopoziomowych i wysokopoziomowych reprezentacji, co z reguły oznacza miliony przykładów i tygodnie pracy na akceleratorach GPU. Uczenie transferowe skraca ten proces, gdyż istotna część wiedzy jest już zakodowana w wagach. W rezultacie dostrojenie może odbywać się na pojedynczej karcie graficznej, a niekiedy nawet na laptopie, przy zachowaniu porównywalnej lub wyższej jakości predykcji.
Zastosowania w praktyce
W dziedzinie rozpoznawania obrazów popularne jest wykorzystanie sieci ResNet lub EfficientNet wytrenowanych na ImageNet do klasyfikacji zdjęć rentgenowskich, co wspiera diagnostykę medyczną z użyciem zaledwie kilku tysięcy opisanych skanów. W przetwarzaniu języka naturalnego modele typu BERT, RoBERTa czy GPT-2, po krótkim fine-tuningu, pozwalają firmom analizować sentyment opinii klientów nawet wtedy, gdy dysponują kilkuset etykietowanymi przykładami. Podobną korzyść widać w rozpoznawaniu mowy, gdzie wav2vec 2.0 przyczynia się do dokładnego rozpoznawania dialektów przy minimalnym nakładzie danych.
Zalety i ograniczenia
Najczęściej podkreślaną zaletą jest oszczędność: mniej danych, krótszy czas trenowania i niższy pobór energii. Metoda sprzyja także lepszej generalizacji, ponieważ model uczy się szerokiego kontekstu na etapie pre-trainingu. Z drugiej strony istnieje ryzyko tzw. negatywnego transferu, gdy domena źródłowa różni się zbyt mocno od docelowej, co może pogorszyć skuteczność. Warto również pamiętać o ograniczeniach licencyjnych gotowych modeli oraz o tym, że duże pliki wag wymagają znaczącej pamięci podczas wdrożenia.
Na co uważać?
Podczas dostrajania należy dokładnie przeanalizować zgodność zbiorów danych, aby uniknąć niezamierzonego przeniesienia błędów lub stronniczości. Istotne jest także monitorowanie procesu uczenia, gdyż zbyt agresywne obniżenie współczynnika uczenia lub nadmierne zamrożenie warstw może prowadzić do niedouczenia, a odwrotnie – zbyt duża liczba aktualizowanych parametrów grozi przeuczeniem. W środowiskach wrażliwych na prywatność trzeba z kolei zwrócić uwagę, czy model źródłowy nie zawiera informacji, których nie wolno ujawniać.
Dodatkowe źródła
Dobre wprowadzenie oferuje hasło w Wikipedii. Szerokie omówienie zagadnienia przedstawia artykuł „A Survey on Transfer Learning” autorstwa Sinno J. Pan i Qiang Yang dostępny w serwisie arXiv. Osobom zainteresowanym praktyką polecam materiały kursu CS329S na Stanford University oraz rozdział 15 książki „Deep Learning” Iana Goodfellowa, Yosuy Bengio i Aarona Courville’a.
