Мультимодальное обучение — это метод машинного обучения, который объединяет прогнозы нескольких моделей для получения окончательного прогноза. Основная идея мультимодального обучения заключается в том, что, комбинируя результаты нескольких моделей, вы можете повысить точность и надежность своих прогнозов, особенно когда модели имеют разные сильные и слабые стороны.
Мультимодальное обучение можно рассматривать как форму ансамблевого обучения, целью которой является создание набора моделей, которые работают вместе, чтобы сделать окончательный прогноз. Существует несколько методов объединения прогнозов нескольких моделей, включая голосование, взвешенное голосование, суммирование и смешивание.
- Голосование: при голосовании каждая модель делает прогноз, а окончательный прогноз основывается на большинстве голосов моделей. Например, если у вас есть три модели, которые предсказывают класс изображения как «собака», «кошка» и «собака», то окончательным предсказанием будет «собака». Голосование — это простой и эффективный метод объединения прогнозов нескольких моделей, но он не учитывает уверенность каждой модели в своих прогнозах.
- Взвешенное голосование: при взвешенном голосовании каждой модели присваивается вес, а окончательный прогноз основан на средневзвешенном значении прогнозов, сделанных моделями. Веса отражают уверенность каждой модели в своих прогнозах. Например, если у вас есть три модели с весами 0,6, 0,3 и 0,1, и они предсказывают класс изображения как «собака», «кошка» и «собака» соответственно, то окончательный прогноз будет средневзвешенным. из этих прогнозов с весом 0,6 для «собаки», 0,3 для «кошки» и 0,1 для «собаки».
- Наложение: при наложении прогнозы базовых моделей используются в качестве признаков для обучения метамодели, которая делает окончательный прогноз. Метамоделью может быть любая модель машинного обучения, например дерево решений или нейронная сеть. Цель суммирования состоит в том, чтобы зафиксировать нелинейные отношения между прогнозами базовых моделей и целевой переменной. Стекирование — это мощный метод объединения прогнозов нескольких моделей, но он может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и может привести к переоснащению, если метамодель слишком сложна.
- Смешивание: при смешивании прогнозы базовых моделей смешиваются с простой моделью, такой как средневзвешенное значение или линейная комбинация. Смешивание — это простой и быстрый метод объединения прогнозов нескольких моделей, но он не учитывает нелинейные отношения между прогнозами базовых моделей и целевой переменной.
В целом мультимодельное обучение может привести к повышению точности и надежности по сравнению с использованием одной модели, особенно в ситуациях, когда базовые модели имеют разные сильные и слабые стороны. Однако мультимодельное обучение также может привести к переоснащению и увеличению вычислительной сложности, поэтому важно тщательно оценить компромисс между точностью и вычислительными затратами. Кроме того, обучение и развертывание с использованием нескольких моделей также может занимать больше времени по сравнению с использованием одной модели, поэтому важно тщательно учитывать ресурсы, доступные для обучения и развертывания модели.
