Transferencia aprendizaje

La transferencia de aprendizaje en redes neuronales es una técnica que consiste en reutilizar un modelo previamente entrenado en una tarea relacionada para resolver un nuevo problema. Es especialmente útil cuando se dispone de una cantidad limitada de datos para entrenar el nuevo modelo.

¿Cómo funciona?

Un modelo previamente entrenado en una tarea con una gran cantidad de datos (por ejemplo, clasificación de imágenes con ImageNet) se usa como punto de partida para un nuevo modelo. En lugar de entrenar la red desde cero, se aprovechan los pesos del modelo preentrenado, lo que permite:

1. Ahorrar tiempo y recursos: No es necesario entrenar la red completa desde cero.
2. Mejorar el rendimiento: Los modelos preentrenados ya han aprendido características generales que pueden ser útiles en la nueva tarea.

Tipos de Transferencia de Aprendizaje

1. Uso como extractor de características:
   • Las capas convolucionales del modelo preentrenado se mantienen fijas, ya que han aprendido características útiles.
   • Solo se entrenan las capas superiores (generalmente las densas), específicas de la nueva tarea.
2. Fine-tuning (ajuste fino):
   • Se ajustan los pesos de todas o algunas capas del modelo preentrenado para que se adapten mejor a la nueva tarea.
3. Congelación de capas:
   • Algunas capas se “congelan” (no se actualizan durante el entrenamiento), mientras que otras se entrenan.

Ejemplo Práctico: Clasificación de Imágenes con un Modelo Preentrenado

Usaremos MobileNetV2, un modelo preentrenado en el conjunto de datos ImageNet.

Código con Keras

from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# Cargar el modelo preentrenado sin incluir la capa superior
base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Congelar las capas del modelo base
base_model.trainable = False

# Crear un modelo nuevo usando el modelo base
model = Sequential([
    base_model,  # Modelo base preentrenado
    GlobalAveragePooling2D(),  # Reduce la dimensionalidad de los mapas de características
    Dense(128, activation='relu'),  # Capa densa personalizada
    Dense(10, activation='softmax')  # Capa de salida para 10 clases
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Resumen del modelo
model.summary()

# Generar datos para entrenamiento
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    'data/train', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical'
)

# Entrenar el modelo
model.fit(train_generator, epochs=10)

Fine-tuning del Modelo

Si queremos ajustar también las capas del modelo base, podemos descongelarlas:

# Descongelar las últimas capas del modelo base
base_model.trainable = True
for layer in base_model.layers[:-20]:  # Congelar todas las capas menos las últimas 20
    layer.trainable = False

# Compilar el modelo nuevamente con un learning rate más bajo
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Continuar el entrenamiento
model.fit(train_generator, epochs=10)

¿Cuándo usar Transferencia de Aprendizaje?

1. Datos limitados: La transferencia de aprendizaje funciona bien cuando tienes pocos datos para entrenar.
2. Tareas relacionadas: La nueva tarea debe estar relacionada con la original del modelo preentrenado (por ejemplo, imágenes para imágenes).
3. Redes profundas: Es especialmente útil para modelos grandes, como redes convolucionales, que requieren gran cantidad de datos y recursos.

Ventajas

1. Reducción del tiempo de entrenamiento.
2. Mejor desempeño en problemas con pocos datos.
3. Aprovechamiento de modelos robustos y probados.

Limitaciones

1. Las características aprendidas pueden no ser relevantes si las tareas no están relacionadas.
2. Puede requerir un ajuste fino cuidadoso para evitar sobreajuste.

La transferencia de aprendizaje es una herramienta poderosa para acelerar el desarrollo de modelos y mejorar su rendimiento en tareas específicas con recursos limitados.

https://builtin.com/data-science/transfer-learning