Home › Roadmap › Deep Learning › Part 8

Transfer Learning

📘 আগে শেখা মডেল পুনঃব্যবহার।

🌐 Reuse pre-trained models.

🧠 ডিপ লার্নিং🎚 Advanced📍 Part 8 / 8🧩 3 সাব-টপিক
🧠
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
আগে শেখা মডেল পুনঃব্যবহার।
🌐 English:
Reuse pre-trained models.

🗂 কোথায় পড়ে

৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → ডিপ লার্নিং → Transfer Learning

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Build, train and regularise neural networks

🧰 টুলস

PyTorch, TensorFlow/Keras

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল
💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

অল্প ডেটা ও কম কম্পিউটেও শক্তিশালী মডেল—আগে শেখা জ্ঞান পুনঃব্যবহার।

  1. ধাপ 1
    ImageNet/বড় টেক্সটে প্রশিক্ষিত মডেল লোড করুন (ResNet, EfficientNet, BERT)
  2. ধাপ 2
    শেষ লেয়ার নিজের ক্লাস সংখ্যায় বদলান
  3. ধাপ 3
    প্রথমে বাকি লেয়ার ফ্রিজ করে শুধু নতুন লেয়ার ট্রেন (feature extraction)
  4. ধাপ 4
    তারপর ছোট লার্নিং রেটে কিছু লেয়ার আনফ্রিজ করে fine-tune

🧪 বাস্তব উদাহরণ

মাত্র ৫০০ ধানপাতার ছবিতে ResNet50 fine-tune করে রোগ শনাক্তে ৯০%+ নির্ভুলতা।

⚠️ সাধারণ ভুল

fine-tune-এ বড় লার্নিং রেট—আগের জ্ঞান নষ্ট হয়।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

transfer learningpretrainedfreezefine-tuningfeature extraction

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
8.1 প্রি-ট্রেইনড মডেল8.1.1 ResNet8.1.2 BERT
8.2 Feature extraction8.2.1 লেয়ার ফ্রিজ
8.3 Fine-tuning8.3.1 শেষ লেয়ার আবার শেখানো
🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

💻

হাতে-কলমে · Try it (Deep Learning)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter
import numpy as np
# 2-layer neural net from scratch learning XOR
rng=np.random.default_rng(0); X=np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]); y=np.array([[0],[1],[1],[0]])
W1,b1=rng.normal(size=(2,8)),np.zeros(8); W2,b2=rng.normal(size=(8,1)),np.zeros(1); sig=lambda z:1/(1+np.exp(-z))
for ep in range(5000):
    h=np.tanh(X@W1+b1); o=sig(h@W2+b2); d2=o-y; d1=(d2@W2.T)*(1-h**2)
    W2-=0.1*h.T@d2; b2-=0.1*d2.sum(0); W1-=0.1*X.T@d1; b1-=0.1*d1.sum(0)
    if ep%1000==0: print("epoch",ep,"loss",round(float(((o-y)**2).mean()),4))
print("XOR predictions:",o.round(2).ravel())
❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. “ResNet, BERT” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

2. “লেয়ার ফ্রিজ” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

3. “শেষ লেয়ার আবার শেখানো” — এটি কোন সাব-টপিকের বর্ণনা?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts

← আগের টপিকDropout Batch Normalizationপরের টপিক →Image Processing OpenCV
🎬 Video