شبکه ترنسفری: نقدی بر فرایندها، کاربردها، مجموعه داده ها و چالش ها

شبکه های ترنسفری به عنوان ابزارهای قدرتمند در زمینه یادگیری عمیق شناخته می شوند که با پیش آموزش بر روی دیتاست های حاویاطلاعات کلان، ویژگی های مفید تصاویر را از پیش یاد می گیرند. این مقاله با هدف بررسی فرآیند کاری شبکه ترنسفری از مراحلپیش آموزش، انتقال یادگیری تنظیم مجدد، تا ارزیابی و بهینه سازی مدل، به بررسی چالش های موجود. اهداف این تحقیق، و روش کارپرداخته است. در این مقاله، چالش های مرتبط با این فرآیندها مورد بررسی قرار گرفته و اثربخشی شبکه های ترنسفری در وظایف متنوع ازتشخیص اشیاء تا تولید تصاویر مورد ارزیابی قرار گرفته است. مقاله به تشریح مراحل اصلی شبکه ترنسفری از پیش آموزش گرفته تابهینه سازی مدل پرداخته و نتایج حاصل از این روند را مورد بررسی قرار داده است. همچنین، مزایا و چالش های این رویکرد بررسی شده ونیاز به تحقیقات آینده در زمینه بهینه سازی، تطبیق دامنه، و ارتقاء یادگیری نمایش مطرح شده است. در نهایت، مقاله به ادامه تحولشبکه های ترنسفری توسط پژوهش های آتی و نقش آنها در بهبود عملکرد مدل های یادگیری عمیق دعوت کرده است.

کلیدواژه ها:

شبکه ترنسفری ، یادگیری عمیق ، پردازش زبان طبیعی ، انتقال یادگیری