تُستخدم النماذج المُدرَّبة مسبقًا في تصنيف الصور عبر الاستفادة من الأوزان التي تعلّمتها من مجموعات بيانات ضخمة مثل ImageNet؛ حيث يمكن اتباع طريقتين أساسيتين: الأولى هي استخراج الميزات Feature Extraction، إذ يتم استخدام النموذج لاستخراج الميزات من الصور الجديدة ثم تمريرها إلى مصنّف (مثل Softmax أو SVM) دون تعديل أوزان النموذج؛ والثانية هي الضبط الدقيق Fine-Tuning، حيث يُعاد تدريب بعض أو كل طبقات النموذج مع البيانات الجديدة لتكييفه مع مهمة التصنيف المطلوبة، مما يُحسّن الأداء خاصة إذا كانت البيانات مختلفة عن بيانات التدريب الأصلية.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق