Как переносить данные из одной модели в другую

Для переноса данных между моделями в ML есть несколько подходов:

1. Transfer Learning - использование предобученных весов:

from tensorflow.keras.applications import VGG16

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
# Замораживаем слои
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

2. Feature Extraction - использование выходов промежуточных слоев как фичей для новой модели

3. Fine-Tuning - разморозка и дообучение части слоев:

# Размораживаем последние N слоев
for layer in base_model.layers[-4:]:
    layer.trainable = True

Ключевые моменты:

• Совместимость архитектур (размерность входов/выходов)
• Заморозка слоев при переносе
• Постепенное размораживание при дообучении
• Возможность использовать только часть модели (например, энкодер)

Для табличных данных можно переносить feature importance или embeddings между моделями.