Transfer Learning là một kỹ thuật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, nơi kiến thức được học từ một hoặc nhiều nhiệm vụ trước đó được áp dụng để tăng cường học hỏi trong một nhiệm vụ mới liên quan. Điều này thường bao gồm việc lấy một mô hình đã được đào tạo trước trên một bộ dữ liệu lớn và phức tạp (mô hình nguồn) và tái sử dụng nó cho một nhiệm vụ khác (mô hình đích), với ít hoặc không cần đào tạo lại từ đầu. Mô hình có thể được tinh chỉnh hoặc điều chỉnh một phần để phù hợp với nhiệm vụ mới thông qua quá trình học từ dữ liệu đích.
Transfer Learning đã trở nên quan trọng trong AI và học máy vì nó giải quyết một số thách thức cố hữu trong việc đào tạo mô hình từ đầu. Đầu tiên, việc thu thập một lượng lớn dữ liệu đủ cho đào tạo mô hình AI có thể vô cùng tốn kém và thời gian. Transfer Learning cho phép chúng ta tận dụng dữ liệu và kiến thức đã học từ các tác vụ liên quan, giảm thiểu nhu cầu về dữ liệu đào tạo lớn và công sức đào tạo. Thứ hai, trong nhiều trường hợp, dữ liệu đích có thể không đủ hoặc không có sẵn cho một số nhiệm vụ cụ thể; Transfer Learning cung cấp một giải pháp hiệu quả bằng cách cho phép mô hình học từ các nhiệm vụ có dữ liệu dồi dào và chuyển giao kiến thức đó sang nhiệm vụ có ít dữ liệu hơn. Cuối cùng, Transfer Learning cải thiện đáng kể thời gian và hiệu suất đào tạo, mở ra khả năng áp dụng AI và học máy cho một loạt các ứng dụng mới, từ thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đến nhận dạng giọng nói, làm cho nó trở thành một phần không thể thiếu trong bộ công cụ của nhà phát triển AI hiện đại.
Giới thiệu về Transfer Learning
Có thể nói transfer Learning là một phương pháp Machine learning. Trong đó, một mô hình được phát triển cho một nhiệm vụ được sử dụng lại làm điểm bắt đầu cho một mô hình cho nhiệm vụ thứ hai.
Transfer Learning là cách tiếp cận phổ biến nhất trong Deep Learning. Trong điều này, chúng ta sử dụng các Pre-Trained Model làm điểm khởi đầu về thị giác máy tính. Ngoài ra, các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với nguồn thời gian và máy tính khổng lồ. Mặc dù vậy, chúng ta cần phát triển các mô hình mạng nơ-ron.
Vì việc Transfer Learning liên quan đến nhiều vấn đề. Chẳng hạn như học tập đa nhiệm vụ và trôi dạt khái niệm. Mặc dù nó không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu dành riêng cho Deep Learning.
Cơ sở của Transfer Learning
Cơ sở của Transfer Learning dựa trên quan sát rằng kiến thức học được trong thực hiện một nhiệm vụ có thể áp dụng lại hoặc tái sử dụng một cách có ý nghĩa cho nhiệm vụ khác, đặc biệt là khi hai nhiệm vụ này chia sẻ một số đặc điểm hoặc cấu trúc tương tự. Lý thuyết đằng sau Transfer Learning cho thấy, bằng cách sử dụng mô hình đã học từ dữ liệu lớn và phức tạp, chúng ta có thể tăng cường quá trình học cho một nhiệm vụ mới thông qua việc chuyển giao kiến thức đã học, thay vì bắt đầu học từ con số không. Điều này giảm thiểu đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết để phát triển các mô hình hiệu quả cho các nhiệm vụ mới.
So với học máy truyền thống, nơi mỗi mô hình được đào tạo độc lập từ dữ liệu đầu vào đặc trưng cho một nhiệm vụ cụ thể mà không có sự trợ giúp từ kiến thức được học trước đó, Transfer Learning cho phép mô hình tận dụng kiến thức từ các tác vụ đã được học trước đây. Điều này không chỉ giúp tăng cường hiệu suất mô hình trên tác vụ mới mà còn giảm thiểu lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình, một lợi ích đáng kể khi đối mặt với hạn chế về dữ liệu đào tạo.
Transfer Learning có thể được phân loại thành ba loại chính, dựa trên cách kiến thức được chuyển từ nhiệm vụ nguồn sang nhiệm vụ đích:
- Inductive Transfer Learning: Kiến thức từ nhiệm vụ nguồn được sử dụng để cải thiện học tập trên nhiệm vụ đích, thường đòi hỏi một số dữ liệu đánh nhãn cho nhiệm vụ đích. Đây là hình thức phổ biến nhất của Transfer Learning, bao gồm cả việc tinh chỉnh mô hình trên tập dữ liệu đích.
- Transductive Transfer Learning: Còn được gọi là Domain Adaptation, nơi nhiệm vụ nguồn và nhiệm vụ đích giống nhau nhưng dữ liệu đến từ hai miền phân phối khác nhau. Mục tiêu là điều chỉnh mô hình từ miền nguồn để hoạt động tốt trên miền đích.
- Unsupervised Transfer Learning: Giống như inductive transfer, nhưng không có dữ liệu đánh nhãn cho nhiệm vụ đích. Mục tiêu là áp dụng kiến thức từ nhiệm vụ nguồn để học các đặc điểm hoặc cấu trúc từ dữ liệu không được gán nhãn của nhiệm vụ đích.
Thông qua việc áp dụng các loại Transfer Learning này, chúng ta có thể hiệu quả hóa quá trình phát triển mô hình AI, giảm thiểu thời gian và chi phí liên quan, đồng thời mở rộng khả năng ứng dụng của học máy trong nhiều lĩnh vực mới.
Cách thức hoạt động của Transfer Learning
Quy trình cơ bản của Transfer Learning bắt đầu bằng việc lựa chọn một mô hình nguồn đã được đào tạo trước trên một bộ dữ liệu lớn và phức tạp, thường liên quan đến một nhiệm vụ tương tự hoặc có một số điểm chung với nhiệm vụ đích mà chúng ta muốn giải quyết. Mô hình nguồn này đã học được một số biểu diễn đặc trưng hoặc kiến thức có thể được áp dụng hoặc chuyển giao sang nhiệm vụ mới.
Bước 1: Chọn Mô Hình Nguồn
Chọn một mô hình đã được đào tạo trước có kiến thức liên quan đến nhiệm vụ mà bạn muốn giải quyết. Ví dụ, nếu nhiệm vụ đích của bạn là phân loại loài chim từ hình ảnh, bạn có thể chọn một mô hình đã được đào tạo trên bộ dữ liệu ImageNet, bao gồm hàng triệu hình ảnh với nhiều loại đối tượng khác nhau.
Bước 2: Chuẩn Bị Tập Dữ Liệu Đích
Thu thập và xử lý tập dữ liệu đích để nó phù hợp với cấu trúc đầu vào của mô hình. Điều này có thể bao gồm việc điều chỉnh kích thước hình ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, và ánh xạ nhãn đích vào dạng đầu ra của mô hình.
Bước 3: Tinh Chỉnh Mô Hình
Mô hình nguồn sau đó được tinh chỉnh trên tập dữ liệu đích. Tinh chỉnh có thể bao gồm việc đóng băng một số lớp của mô hình để giữ nguyên kiến thức đã học, trong khi các lớp khác được điều chỉnh (fine-tuned) để học từ dữ liệu đích. Quá trình này giúp mô hình thích nghi với các đặc trưng cụ thể của nhiệm vụ mới mà không mất đi kiến thức đã học trước đó.
Bước 4: Đánh Giá và Sử Dụng Mô Hình
Cuối cùng, mô hình được đánh giá trên một tập dữ liệu kiểm thử để đo lường hiệu suất của nó trên nhiệm vụ đích. Sau khi tối ưu, mô hình có thể được sử dụng để thực hiện dự đoán hoặc phân loại trên dữ liệu mới.
Ví dụ Minh Họa:
Một ví dụ thực tế của Transfer Learning là việc sử dụng mô hình VGG16, đã được đào tạo trước trên ImageNet, để phân loại các loại bệnh trên lá cây. Các nhà nghiên cứu có thể bắt đầu bằng việc tải mô hình VGG16, sau đó tinh chỉnh nó trên tập dữ liệu chứa hình ảnh lá cây khỏe mạnh và bị bệnh. Qua đó, mô hình có thể học cách nhận diện các dấu hiệu bệnh tích trên lá mà không cần phải đào tạo từ đầu, tiết kiệm thời gian và tài nguyên đáng kể.
Quy trình này minh họa cách Transfer Learning tận dụng kiến thức từ một nhiệm vụ liên quan để cải thiện hiệu suất và giảm thiểu công sức cần thiết cho việc đào tạo mô hình trên một nhiệm vụ mới, làm cho nó trở thành một kỹ thuật quý giá trong việc phát triển nhanh chóng các ứng dụng AI.
Pre-Trained Model là gì?
Mô hình đã được đào tạo trước (Pre-trained Model) là một mô hình học sâu hoặc học máy đã được đào tạo sẵn trên một bộ dữ liệu lớn và phức tạp. Những mô hình này được đào tạo để giải quyết một loạt các tác vụ, từ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến dự đoán chuỗi thời gian. Do đã trải qua quá trình đào tạo sâu rộng, các mô hình này học được một số lượng lớn đặc trưng và mẫu phức tạp từ dữ liệu, cho phép chúng có khả năng hiểu và xử lý các loại dữ liệu mới mà không cần phải bắt đầu đào tạo từ đầu.
Sử dụng mô hình đã được đào tạo trước mang lại nhiều lợi ích. Đầu tiên, nó giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán đáng kể, vì việc đào tạo một mô hình học sâu từ đầu đòi hỏi lượng lớn dữ liệu và cấu hình phần cứng mạnh mẽ. Thứ hai, nó mở ra cơ hội áp dụng học sâu và AI cho các dự án có quy mô dữ liệu nhỏ hơn hoặc có nguồn lực hạn chế. Cuối cùng, việc sử dụng mô hình đã được đào tạo trước còn giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất của các mô hình trên nhiệm vụ cụ thể bằng cách tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình dựa trên tập dữ liệu đích.
Các mô hình đã được đào tạo trước đã trở thành một phần không thể thiếu trong học sâu và AI, với nhiều thư viện và khung công tác cung cấp quyền truy cập dễ dàng đến một loạt các mô hình cho nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ví dụ, trong thị giác máy tính, mô hình như VGG16, ResNet và Inception đã được đào tạo trước trên bộ dữ liệu ImageNet; trong khi đó, trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình như BERT và GPT-3 đã được đào tạo sẵn trên kho dữ liệu ngôn ngữ lớn, giúp giải quyết nhiều tác vụ NLP phức tạp.
Pre-Trained Model và Transfer Learning
Mô hình đã được đào tạo trước (Pre-Trained Model) và Transfer Learning có mối liên hệ chặt chẽ, đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được hiệu suất cao trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy mà không cần bắt đầu quá trình học từ đầu. Transfer Learning là kỹ thuật cho phép chúng ta áp dụng kiến thức (ví dụ, các đặc trưng, mẫu đã học) từ một nhiệm vụ đã được học trước đó (mô hình nguồn) sang một nhiệm vụ mới (mô hình đích), thường với một lượng dữ liệu đào tạo nhỏ hơn nhiều.
Mối Liên Hệ và Cách Ứng Dụng:
- Nền Tảng cho Transfer Learning: Mô hình đã được đào tạo trước chính là cơ sở cho Transfer Learning. Chúng cung cấp một điểm xuất phát cao cấp với các trọng số đã học được từ các tập dữ liệu lớn, giúp tránh được việc bắt đầu học từ con số không.
- Tinh Chỉnh Mô Hình (Fine-tuning): Transfer Learning thường bao gồm việc tinh chỉnh mô hình đã được đào tạo trước trên một tập dữ liệu đích cụ thể. Điều này có nghĩa là giữ lại phần lớn cấu trúc và trọng số của mô hình nguồn, trong khi chỉ điều chỉnh một số phần nhỏ của mô hình để tối ưu hóa cho nhiệm vụ mới.
- Tiết Kiệm Thời Gian và Tài Nguyên: Sử dụng mô hình đã được đào tạo trước cho phép tiết kiệm đáng kể thời gian và tài nguyên tính toán cần thiết cho việc đào tạo một mô hình học sâu từ đầu, đặc biệt là với những mô hình lớn và phức tạp.
- Khả Năng Áp Dụng Rộng Rãi: Transfer Learning qua việc sử dụng mô hình đã được đào tạo trước mở ra khả năng giải quyết các vấn đề trong những lĩnh vực mà có lượng dữ liệu giới hạn hoặc không đủ để đào tạo một mô hình hiệu quả từ đầu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như y tế, nơi dữ liệu đôi khi khó thu thập và yêu cầu bảo mật cao.
- Cải Thiện Hiệu Suất: Mô hình đã được đào tạo trước, khi được tinh chỉnh phù hợp, có thể đạt được hiệu suất đáng kinh ngạc trên nhiều nhiệm vụ cụ thể, thậm chí vượt trội so với việc đào tạo mô hình từ đầu, do đã học được các đặc trưng tổng quát từ dữ liệu lớn.
Như vậy, mô hình đã được đào tạo trước và Transfer Learning tạo nên một sự kết hợp mạnh mẽ, giúp đẩy nhanh tiến trình phát triển và tối ưu hóa các mô hình học máy, đồng thời mở ra khả năng giải quyết các thách thức mới mà trước đây là không thể.
Các cách để tinh chỉnh mô hình
Cách Tinh Chỉnh Mô Hình:
- Trích Xuất Tính Năng: Khi sử dụng một mô hình đã được đào tạo trước để trích xuất tính năng, chúng ta thường loại bỏ lớp đầu ra của mô hình và sử dụng phần còn lại của mạng như một công cụ để trích xuất đặc điểm từ tập dữ liệu mới. Điều này giúp chúng ta tận dụng kiến thức mà mô hình đã học được từ dữ liệu lớn và phức tạp.
- Sử Dụng Kiến Trúc Mô Hình: Dựa vào dữ liệu mới, chúng ta có thể tái sử dụng kiến trúc của mô hình đã được đào tạo trước khi bắt đầu quá trình đào tạo lại mô hình với dữ liệu mới của mình.
- Đào Tạo Một Phần Mô Hình: Một phương pháp khác là chỉ đào tạo một số lớp của mô hình, trong khi giữ các lớp khác không thay đổi. Điều này có nghĩa là chúng ta giữ nguyên trọng số của các lớp đầu tiên và chỉ cập nhật trọng số ở các lớp sau cùng dựa trên dữ liệu mới.
Xác Định Cách Sử Dụng Mô Hình Dựa Trên Tình Huống Cụ Thể:
- Tình Huống 1 (Dữ liệu nhỏ, độ tương đồng cao): Nếu dữ liệu mới của bạn nhỏ nhưng tương tự như dữ liệu đã đào tạo mô hình, bạn có thể sử dụng mô hình như một công cụ trích xuất tính năng và chỉ cần điều chỉnh các lớp cuối cùng để phù hợp với nhiệm vụ của mình.
- Tình Huống 2 (Dữ liệu nhỏ, độ tương đồng thấp): Với dữ liệu ít và khác biệt, hãy giữ nguyên trọng số của một số lớp đầu tiên (đóng băng chúng) và chỉ đào tạo lại phần còn lại của mô hình trên dữ liệu mới.
- Tình Huống 3 (Dữ liệu lớn, độ tương đồng thấp): Nếu có nhiều dữ liệu mới nhưng khác biệt so với dữ liệu nguồn, việc đào tạo lại toàn bộ mạng từ đầu có thể là lựa chọn tốt nhất.
- Tình Huống 4 (Dữ liệu lớn, độ tương đồng cao): Trong trường hợp lý tưởng này, bạn có thể tận dụng hết mô hình đã được đào tạo trước, sử dụng cả kiến trúc lẫn trọng số ban đầu và đào tạo lại mô hình trên tập dữ liệu lớn của bạn.
Tùy thuộc vào kích thước và tính chất của dữ liệu mới, bạn sẽ cần chọn phương pháp phù hợp nhất để tinh chỉnh mô hình đã được đào tạo trước, đảm bảo rằng bạn tận dụng tối đa kiến thức mà mô hình đã học được từ dữ liệu nguồn trong khi vẫn tối ưu hóa cho nhiệm vụ cụ thể của mình.
Xem thêm Data mining so với machine learning
Learning quy nạp và chuyển giao quy nạp
Học quy nạp (Inductive Learning) là một quá trình trong học máy nơi mô hình được đào tạo để học từ dữ liệu đầu vào cụ thể và tạo ra các quy tắc tổng quát hóa dựa trên dữ liệu đó. Điều này giúp mô hình dự đoán kết quả cho dữ liệu mới chưa từng thấy. Quá trình này bắt nguồn từ lý thuyết học máy truyền thống, nơi mô hình học từ các ví dụ cụ thể và áp dụng kiến thức đã học để đưa ra dự đoán hoặc quyết định về các trường hợp mới.
Chuyển giao quy nạp (Inductive Transfer Learning) mở rộng khái niệm học quy nạp bằng cách tận dụng kiến thức đã học được từ một nhiệm vụ này và áp dụng nó cho một nhiệm vụ khác, có liên quan nhưng khác biệt. Điều này dựa trên giả định rằng các nhiệm vụ tương tự hoặc liên quan có thể chia sẻ một số kiến thức cơ bản hoặc mẫu đặc trưng, và kiến thức này có thể được chuyển giao từ nhiệm vụ này sang nhiệm vụ khác để tăng tốc độ học và cải thiện hiệu suất của mô hình trên nhiệm vụ mới. Chuyển giao quy nạp đặc biệt hữu ích trong các tình huống có dữ liệu hạn chế cho nhiệm vụ mới, vì nó cho phép mô hình tận dụng dữ liệu và kiến thức từ các nhiệm vụ có dữ liệu phong phú hơn.
Ví dụ, trong một tình huống chuyển giao quy nạp, một mô hình được đào tạo để nhận biết các đối tượng trong ảnh (như xe hơi, xe đạp) có thể sử dụng kiến thức đã học được (các đặc điểm nhận dạng đối tượng) để giúp nhanh chóng học cách nhận diện các loại đối tượng mới (như xe máy) với ít dữ liệu huấn luyện hơn. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của mô hình học máy trong các tình huống thực tế với hạn chế về dữ liệu.
Làm thế nào để sử dụng transfer Learning?
Để sử dụng Transfer Learning một cách hiệu quả, bạn cần thực hiện một quy trình gồm nhiều bước, tận dụng một mô hình đã được đào tạo trước (pre-trained model) và áp dụng nó cho nhiệm vụ mới của bạn. Dưới đây là một hướng dẫn chi tiết về cách làm:
Xác Định Mô Hình Nguồn
Chọn một mô hình đã được đào tạo trước phù hợp với nhiệm vụ của bạn. Mô hình này nên được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn và đa dạng, và nó nên có khả năng tổng quát hóa tốt trên các nhiệm vụ tương tự. Ví dụ, nếu bạn đang làm việc với dữ liệu hình ảnh, mô hình như VGG16, ResNet, hoặc InceptionV3 là những lựa chọn tốt.
Chuẩn Bị Dữ Liệu Đích
Tiền xử lý dữ liệu đích của bạn để phù hợp với định dạng và kích thước đầu vào của mô hình đã chọn. Điều này có thể bao gồm việc thay đổi kích thước hình ảnh, chuẩn hóa dữ liệu, và phân chia tập dữ liệu thành các tập đào tạo, kiểm thử, và xác thực.
Tùy Chỉnh Mô Hình
Có hai phương pháp chính để tùy chỉnh mô hình cho nhiệm vụ của bạn:
- Feature Extraction: Sử dụng các lớp cơ bản của mô hình nguồn như một bộ trích xuất tính năng cố định, và thêm các lớp mới phía trên để phù hợp với nhiệm vụ đích. Các lớp mới này sẽ được đào tạo từ dữ liệu của bạn.
- Fine-tuning: Bên cạnh việc thêm các lớp mới, bạn cũng điều chỉnh một số hoặc toàn bộ các lớp của mô hình nguồn bằng cách đào tạo lại chúng với dữ liệu đích, cho phép mô hình điều chỉnh kiến thức đã học để phù hợp hơn với nhiệm vụ mới.
Đào Tạo Mô Hình
Sử dụng tập dữ liệu đích của bạn để đào tạo hoặc tinh chỉnh mô hình. Cài đặt các tham số đào tạo như tốc độ học, số lượng epochs, và kỹ thuật giảm overfitting như dropout hoặc regularization nếu cần.
Đánh Giá và Lặp Lại
Sau khi đào tạo, đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm thử hoặc xác thực để xem nó hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới. Nếu kết quả chưa đạt yêu cầu, bạn có thể cần điều chỉnh lại quá trình tinh chỉnh, thay đổi cấu trúc mô hình, hoặc sử dụng một mô hình nguồn khác và lặp lại quá trình.
Bằng cách sử dụng Transfer Learning, bạn có thể đáng kể giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc đào tạo một mô hình học sâu từ đầu, đồng thời cải thiện khả năng của mô hình trong việc giải quyết nhiệm vụ mới với dữ liệu hạn chế.
