انتقال یادگیری از شبکه های عصبی کانولوشنال مبتنی بر رویکرد نوین تنظیم جزیی تکاملی برای طبقه بندی اصوات محیطی

مسیله کمبود نمونه های آموزش یکی از چالش های اصلی در به کارگیری شبکه های عصبی کانولوشنال عمیق [1] برای طبقه بندی اصوات محیطی [2] است. یکی از رویکرد های مورد توجه برای مواجه با چالش مذکور، انتقال یادگیری [3] است که در آن مدلی از پیش آموزش دیده به روی دادگانی با ابعاد بزرگ [4]، به کابرد هدف با اعمال تنظیمات جزیی [5] تطبیق داده می شود. در این پژوهش، ما نشان می دهیم که در هر لایه همه نورون/کرنل ها تاثیر یکسانی در تشخیص نمونه های کلاس های مختلف ندارند، بلکه به ازای هر کلاس زیرگروهی خاص نقش اصلی و حیاتی را در طبقه بندی بازی می کند. از این رو و با توجه به وجود شباهت های زیاد بین برخی ازکلاس های مبدا و هدف، پیشنهاد می کنیم که تمرکز تنظیمات جزیی در هر لایه تنها معطوف به زیرگروهی از نورون/کرنل ها شود که به شدت نیازمند تغییرات هستند و مسیول اصلی خطا در طبقه بندی نمونه های ورودی هستند، و باقی دست نخورده رها شوند. برای شناسایی زیرگروه های مذکور، یک مسیله یادگیری تو در تو طرح می کنیم و یک رویکرد تکاملی موثر برای حل آن پیشنهاد می کنیم. ارزیابی روش پیشنهادی بیانگر بهبود مطلق به اندازه 1.9% و 2.3% در دقت طبقه بندی [6] به ترتیب به روی دادگان های ESC-50 و DCASE-17 نسبت به روش مرسوم انتقال یادگیری است؛ بهبودی که بدون اضافه کردن داده جدید و تنها با بهره برداری موثرتر از دانش موجود در شبکه از پیش آموزش دیده بدست آمده است. همچنین، افزایش زمان آموزش به ازای روش تکاملی پیشنهادی کم و در حدود یک سوم زمان لازم برای آموزش شبکه از ابتدا [7]  برآورد شده است.