Was bedeutet "Burn-in"?
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Burn-in ist ein Prozess, der in Machine Learning Modellen verwendet wird, besonders wenn die Daten nicht vollständig beschriftet sind. In dieser Phase bekommt ein Modell, oft als Schüler-Modell bezeichnet, eine erste Schulung, um aus sowohl beschrifteten als auch unbeschrifteten Daten zu lernen.
Zweck des Burn-in
Das Hauptziel von Burn-in ist es, das Modell vorzubereiten, damit es die Daten, mit denen es später arbeiten wird, besser verstehen und anpassen kann. Mit etwas Anleitung von einem fortgeschritteneren Modell, dem Lehrer-Modell, kann das Schüler-Modell die verfügbaren Daten besser nutzen, auch wenn sie nicht vollständig beschriftet sind.
Vorteile
Die Nutzung einer Burn-in-Phase kann zu einer verbesserten Leistung des Modells führen. Es hilft dem Modell, aus allen verfügbaren Informationen zu lernen, was zu genaueren Ergebnissen führen kann, wenn das Modell schließlich eingesetzt wird.