【文章阅读】Transfer learning for drug–target interaction prediction

Bioinformatics , 2023
Transfer learning for drug–target interaction prediction
本文主要是对迁移学习所使用的三种模式进行学习 ,本文没有什么很值得细读的,只是介绍了三种迁移学习的方式罢了

深度迁移学习是将迁移学习应用于深度神经网络。深度迁移学习的训练阶段由两个阶段组成:

第一阶段:利用足够数量的源训练数据对网络进行训练,得到源模型。这也被称为预训练源模型。
第二阶段:将预训练的源模型作为初始配置,并使用目标训练数据(通常较小)重新训练以获得目标模型。第二阶段的技术分为三种模式:

Mode 1— Full fine-tuning(全微调:微调所有的层): 

Mode 2—Feature transformer(特征转换器:冻结pre-train的权重)

特征转换器可以通过在第二阶段冻结预训练源模型的底层(用于特征提取)来获得;也就是说,在使用目标训练数据进行再训练时,底层节点的权重不会更新。只有输出层节点(即预测器)的权重会在有限的目标训练数据下进行修改(图 3b)。

Mode 3—Shallow classifier:

目标模型(Target Model):在迁移学习的上下文中,目标模型是要被调整以解决新任务的模型。这里,目标模型继承了源模型的底层结构,但顶层被替换为一个新的浅层分类器【没有使用深度学习架构,使用的机器学习架构】。

浅层分类器(Shallow Classifier):这是一个简单的分类器,它接收从源模型底层提取的特征向量。图中显示的分类器选项包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和梯度提升(GB)。这些都是相对较简单的机器学习模型,与深度学习模型相比,它们的结构简单很多。

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