Apa itu Transfer Learning?

Model pembelajaran mendalam yang canggih memiliki jutaan parameter (weights), dan melatihnya dari awal sering kali memerlukan data dan sumber daya komputasi dalam jumlah besar.

Transfer Learning adalah teknik yang mempersingkat sebagian besar hal ini dengan mengambil sepotong model yang telah dilatih pada tugas terkait dan menggunakannya kembali dalam model baru.

Anda dapat mengadaptasi pengetahuan yang ada dalam pre-trained model untuk mendeteksi kelas gambar Anda sendiri menggunakan data pelatihan yang jauh lebih sedikit daripada yang dibutuhkan model asli.

Hal ini berguna untuk mengembangkan model baru dengan cepat serta menyesuaikan model di lingkungan dengan sumber daya terbatas seperti browser dan perangkat seluler.

References: https://www.tensorflow.org/js/tutorials/transfer/what_is_transfer_learning