Using Pre-trained Models

modelli pre-addestrati come estrattori di caratteristiche in Keras.

Uso di modelli pre-addestrati

• I modelli pre-addestrati sono reti neurali già addestrate su grandi dataset, come ImageNet, per apprendere caratteristiche utili.

• Questi modelli possono essere utilizzati direttamente per estrarre caratteristiche da nuovi dati senza ulteriori addestramenti.

Vantaggi dell'uso di modelli pre-addestrati

• Non è necessario un ulteriore addestramento, il che rende l'implementazione più veloce e richiede meno potenza computazionale.

• Le loro capacità di estrazione delle caratteristiche sono ideali per compiti come clustering e visualizzazione, specialmente quando le risorse sono limitate.

Fine-tuning dei modelli pre-addestrati

• Il fine-tuning consente di adattare i pesi pre-addestrati a un nuovo compito, migliorando le prestazioni, soprattutto se il nuovo dataset differisce notevolmente da quello originale.

• Questo processo di trasferimento dell'apprendimento è utile quando non si dispone di dati sufficienti per addestrare un modello da zero.