Un cuento de hadas del sesgo inductivo
Un cuento del sesgo inductivo
|SESGO INDUCTIVO| TRANSFORMADORES | VISIÓN POR COMPUTADORA |
¿Necesitamos sesgo inductivo? Cómo los modelos simples pueden alcanzar el rendimiento de los modelos complejos
Como hemos visto en los últimos años, el aprendizaje profundo ha tenido un crecimiento exponencial tanto en el uso como en el número de modelos. Lo que allanó el camino para este éxito es quizás el aprendizaje transferido en sí, la idea de que un modelo podría ser entrenado con una gran cantidad de datos y luego utilizado para una multitud de tareas específicas.
En los últimos años, ha surgido un paradigma: se utiliza el transformer (o modelos basados en este) para aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Mientras que para las imágenes, en cambio, se utilizan transformadores de visión o redes convolucionales.
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Por otro lado, si bien tenemos muchos trabajos que demuestran en la práctica que estos modelos funcionan bien, la comprensión teórica de por qué se ha quedado rezagada. Esto se debe a que estos modelos son muy amplios y resulta difícil experimentar con ellos. El hecho de que los Transformadores de Visión superen a las redes neuronales convolucionales al tener un sesgo inductivo teóricamente menor para la visión muestra que hay una brecha teórica que debe ser cubierta.
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Este artículo se centra en:
- ¿Qué es exactamente el sesgo inductivo? ¿Por qué es importante y qué sesgo inductivo tienen nuestros modelos favoritos?
- El sesgo inductivo de los transformers y las CNN. ¿Cuáles son las diferencias entre estos dos modelos y por qué estas discusiones son importantes?
- ¿Cómo podemos estudiar el sesgo inductivo? Cómo poder aprovechar la similitud entre diferentes modelos para capturar sus diferencias.
- ¿Puede un modelo con un sesgo inductivo débil tener éxito en el mismo campo de la visión por computadora? un campo donde el sesgo inductivo es…
