転移学習を通じてドメイン固有のタスクでラージ ビジョン モデル (LVM) を強化する

コンピュータビジョンは次の分野です。 人工知能 これは、機械が画像やビデオなどの視覚情報を理解して解釈できるようにすることを目的としています。コンピューター ビジョンは、医療画像、セキュリティ、自動運転、エンターテイメントなど、さまざまな分野で多くの用途があります。ただし、さまざまなタスクやドメインで適切に動作するコンピューター ビジョン システムの開発は困難であり、多くのラベル付きデータと計算リソースが必要になります。

この課題に対処する 1 つの方法は、 転移学習、あるタスクまたはドメインから学習した知識を別のタスクまたはドメインに再利用する手法。転移学習により、データと計算の必要性が軽減され、コンピューター ビジョン モデルの一般化とパフォーマンスが向上します。この記事では、ラージ ビジョン モデル (LVM) と呼ばれる特定のタイプのコンピューター ビジョン モデルと、それらを転移学習を通じてドメイン固有のタスクにどのように活用できるかに焦点を当てます。

ラージ ビジョン モデル (LVM) とは何ですか?

LVM は、画像やビデオなどの視覚データを処理および解釈する高度な AI モデルです。という "大なぜなら、視覚データの複雑なパターンや特徴を学習できるようにする、多くのパラメーター (多くの場合、数百万、さらには数十億のオーダーに達することもあります) を持っているからです。 LVM は通常、高度な機能を使用して構築されます。 ニューラルネットワークアーキテクチャ、 といった 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） または、ピクセル データを効率的に処理し、階層パターンを検出できるトランスフォーマー。

LVM は、インターネットの画像やビデオなどの膨大な量の視覚データと、関連するラベルや注釈を使用してトレーニングされます。モデルは、予測と実際のラベルの差を最小限に抑えるためにパラメーターを調整することで学習します。このプロセスには、モデルを新しい未知のデータに適切に一般化できるようにするために、かなりの計算能力と大規模で多様なデータセットが必要です。

LVM の代表的な例としては、次のようなものがあります。 OpenAIのクリップなどのタスクに優れています。 ゼロショット 自然言語記述を通じて画像を理解することによる分類と画像検索。同じく、 Google のビジョン トランスフォーマー 画像分類にトランスフォーマーのようなアーキテクチャを採用し、さまざまなベンチマークで最先端の結果を達成します。 着陸レンズLandingAI によって開発された、その使いやすいプラットフォームが際立っており、コーディングの専門知識がなくてもカスタム コンピューター ビジョン プロジェクトを実現できます。ドメイン固有の LVM を採用しており、ラベル付きデータが限られている場合でも、欠陥検出やオブジェクト位置特定などのタスクで堅牢なパフォーマンスを実証します。

LVM に転移学習を使用する理由

LVM は視覚データの理解と生成において優れた能力を示していますが、限界もあります。主な制限の 1 つは、多くの場合、次のような汎用データセットでトレーニングされることです。 ImageNet or COCOたとえば、インターネット画像でトレーニングされた LVM は、医療機器や工業部品など、特定のタスクに関連する珍しいオブジェクトや新しいオブジェクトを認識できない場合があります。ドメイン。

さらに、LVM は、モデルの予測の品質と精度に影響を与える可能性のある、他の照明条件、カメラの角度、背景など、さまざまな領域の変動やニュアンスに適応できない場合があります。

これらの制限を克服するために、転移学習では、汎用データセットで LVM によって学習された知識を特定のタスクまたはドメインに利用できます。転移学習は、ターゲットのタスクまたはドメインからの少量のラベル付きデータを使用して、ユーザーのニーズに合わせて LVM を微調整または適応させることです。

転移学習を使用すると、LVM に多くの利点がもたらされます。重要な利点の 1 つは、多様なビジュアル データから特定のドメインに知識を転送できることで、目的のタスクへの迅速な収束が可能になることです。さらに、事前トレーニングされたモデルの学習された特徴を利用することでデータの依存関係の問題を軽減し、広範なドメイン固有のラベル付きデータの必要性を軽減します。

さらに、事前にトレーニングされた重みを使用して LVM を初期化すると、微調整中の収束が加速され、計算リソースが限られている場合に特に有利になります。最終的に、転移学習は一般化とパフォーマンスを強化し、LVM を特定のタスクに合わせて調整し、正確な予測を保証して、ユーザーの満足度と信頼を促進します。

LVM 用に Learn を転送するにはどうすればよいですか?

LVM の転移学習を実行するには、ソースとターゲットのタスクまたはドメイン間のデータの類似性と可用性に応じて、さまざまなアプローチと方法が存在します。転移学習には、帰納的転移学習と変換的転移学習という 2 つの主なアプローチがあります。

帰納的転移学習では、ソースタスクとターゲットタスクは異なるものの、ソースドメインとターゲットドメインは類似していることを前提としています。例えば、ソースタスクが画像分類で、ターゲットタスクが物体検出であるものの、両方のタスクで自然風景や動物など、同じドメインの画像が使用されるとします。この場合、LVMがソースタスクで学習した知識をターゲットタスクに転移するために、ターゲットタスクのラベル付きデータを用いてモデルを微調整することが目標となります。このアプローチは、タスク転移学習またはマルチタスク学習とも呼ばれます。

一方、トランスダクティブ・トランスファー・ラーニングでは、ソースタスクとターゲットタスクは類似しているものの、ソースドメインとターゲットドメインが異なることを前提としています。例えば、ソースタスクとターゲットタスクが画像分類、ソースドメインがインターネット画像、ターゲットドメインが医療画像といった具合です。この場合、LVMがソースドメインで学習した知識をターゲットドメインに転送するために、ターゲットドメインのラベル付きまたはラベルなしデータを用いてモデルを適応させることが目標となります。このアプローチは、ドメイン転移学習またはドメイン適応とも呼ばれます。

転移学習の手法

LVM の転移学習には、さまざまな変更レベルとモデル パラメーターとアーキテクチャへのアクセスに合わせて調整されたさまざまな方法が含まれます。特徴抽出は、ソース タスク上の LVM によって既知の特徴をターゲット ドメインの新しいモデルの入力として利用するアプローチです。 LVM のパラメータやアーキテクチャを変更する必要はありませんが、ターゲット ドメインのタスク固有の機能を取得するのが難しい場合があります。一方、微調整には、ターゲット ドメインからのラベル付きデータを使用して LVM パラメーターを調整することが含まれます。この方法では、ターゲットのタスクまたはドメインへの適応が強化され、パラメータへのアクセスと変更が必要になります。

最後に、 メタ学習 最小限のデータポイントで新しいタスクやドメインに迅速に適応できる一般的なモデルのトレーニングに焦点を当てています。のようなアルゴリズムを利用する MAML or 爬虫類、メタ学習により、LVM はさまざまなタスクから学習できるようになり、動的ドメイン全体で効率的な転移学習が可能になります。この方法を効果的に実装するには、LVM パラメータにアクセスして変更する必要があります。

LVM を使用したドメイン固有の転移学習の例

LVM の転移学習は、さまざまなドメインにわたって大きな成功を収めています。工業用検査は、さまざまな製品やコンポーネントの欠陥や異常を検出して特定する必要があるため、コンピューター ビジョン モデルの高い効率と品質が必要な分野です。しかし、産業検査は、多様で複雑なシナリオ、さまざまな環境条件、高い基準と規制などの課題に直面しています。

転移学習は、汎用データセットで事前トレーニングされた LVM を活用し、ドメイン固有のデータで微調整することで、これらの課題を克服するのに役立ちます。たとえば、LandingAI の LandingLens プラットフォームを使用すると、ユーザーはコーディングの経験がなくても、産業検査用のカスタム コンピューター ビジョン プロジェクトを作成できます。ドメイン固有の LVM を使用して、ラベル付けの少ないデータで、欠陥検出やオブジェクトの位置特定などの下流のコンピューター ビジョン タスクで高いパフォーマンスを実現します。

同様に、エンターテインメント業界でも、転移学習はコンピューター ビジョン モデルの創造性と多様性に貢献します。 OpenAI の CLIP モデルは、テキストの説明からの画像生成などのタスク用に設計されており、ユーザーは「」の画像の生成など、多様なビジュアル コンテンツを作成できます。ドラゴン」または「ピカソの絵」このアプリケーションは、転移学習によって芸術やエンターテイメントを目的としたビジュアル コンテンツの生成と操作を可能にし、ユーザーの期待、倫理的考慮事項、コンテンツの品質に関連する課題に対処する方法を示します。

ボトムライン

結論として、転移学習は LVM を最適化するための革新的な戦略として浮上します。事前トレーニングされたモデルを特定のドメインに適応させることで、転移学習は課題に対処し、データの依存関係を軽減し、収束を加速します。このアプローチにより、ドメイン固有のタスクにおける LVM の効率が向上します。これは、汎用トレーニングと特殊なアプリケーションの間のギャップを埋めるための重要な一歩を意味し、この分野での大きな進歩を示します。