Nicolas Velasquez Lopez
Pregunté a chatGPT cuales son los pasos que debería seguir si quiero hacer transfer learning:
Si deseas hacer transfer learning, puedes seguir los siguientes pasos:
Selección del modelo base: Elige un modelo base pre-entrenado que tenga características similares a tu problema. Puedes encontrar modelos pre-entrenados en bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch, y Keras.
Preparación de datos: Prepara tus datos en un formato que sea compatible con el modelo pre-entrenado que has elegido. Si tu conjunto de datos es muy diferente al conjunto de datos original en el que se entrenó el modelo pre-entrenado, es posible que necesites hacer ajustes y transformaciones adicionales.
Ajuste fino del modelo: Descongela las últimas capas del modelo pre-entrenado y re-entrena todo el modelo con tus datos. Es importante establecer una tasa de aprendizaje adecuada y un tamaño de lote apropiado para evitar que el modelo se sobreajuste o subajuste.
Evaluación del modelo: Evalúa el rendimiento del modelo ajustado con tus datos. Si el modelo no se desempeña de manera satisfactoria, puedes ajustar la arquitectura del modelo, experimentar con diferentes tasas de aprendizaje o hiperparámetros, o agregar capas adicionales al modelo.
Uso del modelo: Una vez que hayas ajustado el modelo, puedes utilizarlo para realizar predicciones en nuevos datos. También puedes continuar ajustando el modelo con nuevos datos para mejorar su rendimiento.
Recuerda que el transfer learning no es una solución universal para todos los problemas de aprendizaje profundo, pero puede ser una técnica muy útil para mejorar el rendimiento de un modelo con conjuntos de datos limitados o para reducir el tiempo y costo de entrenamiento de un modelo.
Creo que es bastante acertado y concuerda con lo que dice la clase, sin embargo no me queda claro si hay que reentrenar todo el modelo o solo las capas nuevas 🤔
Carlos Alberto Bustamante Gaytan
Según yo lo adecuado sería trabajar con la última capa, pero como siempre depende de cada proyecto y problema planteado, lo que si es que es una aplicación muy útil. Imagina que quieres tratar con un problema de clasificación. Si la cantidad de datos que tienes es insuficiente (por ejemplo 1000 imágenes), puedes tener problemas si quisieras hacer el modelo desde cero (en temas de underfitting), pero si usas el Transfer Learning puedes obtener mejores resultados si ese modelo pre-entrenado fue entrenado con muchos más datos (por ejemplo 1,000,000). De esa manera te evitas hacer Data Augmentation o tener que obtener más datos.
Patricio Sánchez Fernández
Chat GPT no lo soluciona todo, pero ¡Qué increíble herramienta! Ayuda a reducir la curva de aprendizaje.
