شبكه ترنسفري: نقدي بر فرايندها، كاربردها، مجموعه داده‌ها و چالش‌ها

Transfer Network: A Review of Processes, Applications, Datasets, and Challenges

شبكه‌هاي ترنسفري به عنوان ابزاري قدرتمند در زمينه يادگيري عميق شناخته مي‌شوند كه با پيش‌آموزش بر روي ديتاست‌هاي حاوي اطلاعات كلان، ويژگي‌هاي مفيد تصاوير را از پيش ياد مي‌گيرند. اين مقاله با هدف بررسي فرآيند كار ي شبكه ترنسفري از مراحل پيش آموزش، انتقال يادگيري، تنظيم مجدد، تا ارزيابي و بهينهسازي مدل، به بررسي چالش هاي موجود، اهداف اين تحقيق، و روش كار پرداخته است. در اين مقاله، چالش هاي مرتبط با اين فرآيندها مورد بررس ي قرار گرفته و اثربخشي شبكه هاي ترنسفر ي در وظايف متنوع از تشخيص اشياء تا توليد تصاوير مورد ارزيابي قرار گرفته است. مقاله به تشريح مراحل اصلي شبكه ترنسفر ي از پيش آموزش گرفته تا بهينه سازي مدل پرداخته و نتايج حاصل از اين روند را مورد بررسي قرار داده است. همچنين، مزايا و چالش هاي اين رويكرد بررسي شده ونياز به تحقيقات آينده در زمينه بهينه سازي، تطبيق دامنه، و ارتقاء يادگيري نمايش مطرح شده است. در نهايت، مقاله به ادامه تحول شبكه هاي ترنسفري توسط پژوهش هاي آتي و نقش آنها در بهبود عملكرد مدل هاي يادگيري عميق دعوت كرده است.