شبکه ترنسفری: نقدی بر فرایندها، کاربردها، مجموعه داده‌ها و چالش‌ها

شبکه‌های ترنسفری به عنوان ابزاری قدرتمند در زمینه یادگیری عمیق شناخته می‌شوند که با پیش‌آموزش بر روی دیتاست‌های حاوی اطلاعات کلان، ویژگی‌های مفید تصاویر را از پیش یاد می‌گیرند. این مقاله با هدف بررسی فرآیند کار ی شبکه ترنسفری از مراحل پیش آموزش، انتقال یادگیری، تنظیم مجدد، تا ارزیابی و بهینهسازی مدل، به بررسی چالش های موجود، اهداف این تحقیق، و روش کار پرداخته است. در این مقاله، چالش های مرتبط با این فرآیندها مورد بررس ی قرار گرفته و اثربخشی شبکه های ترنسفر ی در وظایف متنوع از تشخیص اشیاء تا تولید تصاویر مورد ارزیابی قرار گرفته است. مقاله به تشریح مراحل اصلی شبکه ترنسفر ی از پیش آموزش گرفته تا بهینه سازی مدل پرداخته و نتایج حاصل از این روند را مورد بررسی قرار داده است. همچنین، مزایا و چالش های این رویکرد بررسی شده ونیاز به تحقیقات آینده در زمینه بهینه سازی، تطبیق دامنه، و ارتقاء یادگیری نمایش مطرح شده است. در نهایت، مقاله به ادامه تحول شبکه های ترنسفری توسط پژوهش های آتی و نقش آنها در بهبود عملکرد مدل های یادگیری عمیق دعوت کرده است.