On the trade-off between feature extraction and fine tuning in transfer learning
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/370051
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2022-06-30
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Transfer learning is the default solution when using deep learning in image-related tasks, like image classification. When a model has been trained in a large and varied enough dataset, it allows to reuse the visual features that it has learnt for tasks that may have limited training data or environments with limited computational resources. In this work we perform an experimental study on feature extraction and fine-tuning, the two most common transfer learning approaches for image classification. We evaluate the trade-offs of performing a hyperparameter search and the subsequent task with both approaches, in relation to performance, environmental footprint, computational and human involved resources. This work shows the cases in which feature extraction or fine tuning are preferable and proposes a series of recommendations of use for transfer learning, with respect to the aforementioned metrics.
MatèriesArtificial intelligence, Deep learning, Neural networks (Computer science), Intel·ligència artificial, Aprenentatge profund, Xarxes neuronals (Informàtica)
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
169412.pdf | 1,926Mb | Visualitza/Obre |