Да, можно улучшить обученную модель нейронной сети путем дообучения, что является обычной практикой в области машинного обучения. Этот процесс также известен как "fine-tuning" или "transfer learning", когда предварительно обученная модель адаптируется к новым данным или задачам.
Дообучение может быть использовано в нескольких сценариях:
1. Для улучшения производительности на том же наборе данных: Если у вас появилось больше данных или вы хотите улучшить текущую производительность, вы можете продолжить процесс обучения, используя тот же алгоритм и параметры.
2. Для адаптации к новым данным: Если ваша модель должна уметь работать с новыми данными, которые не были представлены во время первоначального обучения, вы можете дообучить модель на этих данных. Важно следить, чтобы в процессе дообучения модель не "забыла" то, что уже было выучено (явление забывания, или catastrophic forgetting).
3. Для расширения числа классов: Вы можете дообучить модель на новом наборе классов, но это может быть более сложным процессом. Проблема заключается в том, что если вы просто добавляете новые классы и продолжаете обучение, модель может переосмыслить значения скрытых признаков и "перезаписать" веса нейронов таким образом, что они больше не будут хорошо работать с исходным набором классов.
Для того чтобы успешно дообучить модель на дополнительных классах, вы можете использовать несколько подходов:
- Использование техники, называемой "knowledge distillation", где знания из оригинальной модели передаются новой модели, обученной на расширенном наборе классов.
- Замораживание части весов, которые относятся к исходным классам, чтобы предотвратить их изменение во время дообучения на новых классах.
- Расширение выходного слоя для включения дополнительных классов и обучение только этой части модели, возможно с ограниченным дообучением предыдущих слоев.
- Использование таких методов, как Elastic Weight Consolidation (EWC) или Progressive Neural Networks для предотвращения забывания.
В качественной реализации дообучения очень важно подобрать подходящий набор данных для дополнительного обучения и тщательно настроить параметры обучения, такие как скорость обучения (learning rate) и регуляризацию, чтобы сохранить уже выученные знания и избежать переобучения.