Статья

В данной статье указывается основная цель и особенности подхода передачи знаний, а также приводятся основные стратегии, характерные для данного подхода. Кроме того, раскрывается сущность таких методов, как точная настройка модели и извлечение признаков и приводится аргументация того, почему для извлечения признаков нужно использовать свёрточные нейронные сети, учитывая их архитектурные особенности. Также приводится обоснование необходимости в точной настойке моделей глубокого обучения. Помимо этого, в данной статье рассматриваются основные техники, используемые для точной настройки моделей машинного обучения. В заключении делается вывод о перспективности использования приемов извлечения признаков и точной настройки модели, а также выделяются ключевые моменты дальнейшего развития данных подходов.