Aprendizado por transferência permite reutilizar modelos treinados em grandes conjuntos de dados para novas tarefas com dados limitados. Em vez de construir uma rede neural do zero, utilizamos modelos pré-treinados para melhorar a eficiência e o desempenho. Ao longo deste curso, abordamos abordagens semelhantes em seções anteriores, que serviram de base para a aplicação eficaz do aprendizado por transferência.

O que é Aprendizado por Transferência?

Aprendizado por transferência é uma técnica em que um modelo treinado em uma tarefa é adaptado para outra tarefa relacionada. Em visão computacional, modelos pré-treinados em grandes conjuntos de dados como o ImageNet podem ser ajustados para aplicações específicas, como imagem médica ou condução autônoma.

Por que o Aprendizado por Transferência é Importante?

• Redução do tempo de treinamento: como o modelo já aprendeu características gerais, apenas pequenos ajustes são necessários;
• Necessidade de menos dados: útil em situações onde a obtenção de dados rotulados é cara;
• Aumento de desempenho: modelos pré-treinados oferecem extração robusta de características, melhorando a precisão.

Fluxo de Trabalho do Aprendizado por Transferência

O fluxo de trabalho típico do aprendizado por transferência envolve várias etapas principais:

1. Seleção de um Modelo Pré-Treinado:

   • Escolha de um modelo treinado em um grande conjunto de dados (por exemplo, ResNet, VGG, YOLO);
   • Esses modelos já aprenderam representações úteis que podem ser adaptadas para novas tarefas.

2. Modificação do Modelo Pré-Treinado:

   • Extração de características: congelamento das camadas iniciais e re-treinamento apenas das camadas finais para a nova tarefa;
   • Ajuste fino: descongelamento de algumas ou todas as camadas e re-treinamento no novo conjunto de dados.

3. Treinamento no Novo Conjunto de Dados:

   • Treinamento do modelo modificado utilizando um conjunto de dados menor e específico para a tarefa alvo;
   • Otimização utilizando técnicas como backpropagation e funções de perda.

4. Avaliação e Iteração:

   • Avaliação do desempenho utilizando métricas como acurácia, precisão, revocação e mAP;
   • Ajuste fino adicional, se necessário, para melhorar os resultados.

Modelos Pré-Treinados Populares

Alguns dos modelos pré-treinados mais utilizados em visão computacional incluem:

• ResNet: redes residuais profundas que permitem o treinamento de arquiteturas muito profundas;
• VGG: arquitetura simples com camadas convolucionais uniformes;
• EfficientNet: otimizado para alta precisão com menos parâmetros;
• YOLO: detecção de objetos em tempo real de última geração (SOTA).

Ajuste Fino vs. Extração de Características

Extração de características consiste em utilizar as camadas de um modelo pré-treinado como extratores de características fixos. Nesta abordagem, a camada final de classificação do modelo original é normalmente removida e substituída por uma nova, específica para a tarefa de destino. As camadas pré-treinadas permanecem congeladas, ou seja, seus pesos não são atualizados durante o treinamento, o que acelera o processo e exige menos dados.

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False  # Freeze base model layers

x = Flatten()(base_model.output)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)  # Task-specific output

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Ajuste fino, por outro lado, vai além ao descongelar algumas ou todas as camadas pré-treinadas e retreiná-las no novo conjunto de dados. Isso permite que o modelo adapte as características aprendidas de forma mais específica às particularidades da nova tarefa, frequentemente resultando em melhor desempenho—especialmente quando o novo conjunto de dados é suficientemente grande ou difere significativamente dos dados de treinamento originais.

for layer in base_model.layers[-10:]:  # Unfreeze last 10 layers
    layer.trainable = True

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Aplicações de Transferência de Aprendizagem

1. Classificação de Imagens

Classificação de imagens consiste em atribuir rótulos às imagens com base em seu conteúdo visual. Modelos pré-treinados como ResNet e EfficientNet podem ser adaptados para tarefas específicas, como imagem médica ou classificação de vida selvagem.

Exemplo:

• Selecionar um modelo pré-treinado (por exemplo, ResNet);
• Modificar a camada de classificação para corresponder às classes alvo;
• Realizar ajuste fino com uma taxa de aprendizado menor.

2. Detecção de Objetos

Detecção de objetos envolve tanto identificar objetos quanto localizá-los dentro de uma imagem. O aprendizado por transferência permite que modelos como Faster R-CNN, SSD e YOLO detectem objetos específicos em novos conjuntos de dados de forma eficiente.

Exemplo:

• Utilizar um modelo pré-treinado de detecção de objetos (por exemplo, YOLOv8);
• Realizar ajuste fino em um conjunto de dados personalizado com novas classes de objetos;
• Avaliar o desempenho e otimizar conforme necessário.

3. Segmentação Semântica

Segmentação semântica classifica cada pixel de uma imagem em categorias predefinidas. Modelos como U-Net e DeepLab são amplamente utilizados em aplicações como condução autônoma e imagem médica.

Exemplo:

• Utilizar um modelo pré-treinado de segmentação (por exemplo, U-Net);
• Treinar em um conjunto de dados específico do domínio;
• Ajustar hiperparâmetros para melhor precisão.

4. Transferência de Estilo

Transferência de estilo aplica o estilo visual de uma imagem em outra, preservando seu conteúdo original. Essa técnica é comumente utilizada em arte digital e realce de imagens, aproveitando modelos pré-treinados como VGG.

Exemplo:

• Selecionar um modelo de transferência de estilo (por exemplo, VGG);
• Inserir imagens de conteúdo e de estilo;
• Otimizar para obter resultados visualmente atraentes.