VortrainingPhase

VortrainingPhase, oder Vortraining, bezeichnet in deutschsprachigen Texten eine anfängliche Vorbereitungsphase vor der eigentlichen Lern- oder Evaluationsphase eines Systems. In der Praxis dient sie dazu, Parameterinitialisierung zu erleichtern, das Modell mit grundlegenden Mustern vertraut zu machen und die Lernkurve der folgenden Phase zu stabilisieren. Die Phase kann unüberwacht oder self-supervised sein, oder auf verwandten Aufgaben beruhen, jeweils mit dem Ziel, nützliche Repräsentationen zu erzeugen oder eine bessere Datenhabituation zu ermöglichen. Typische Methoden umfassen Vortrainieren auf großen unlabeled Datensätzen, Transferlernen aus verwandten Domänen oder das Trainieren in Simulationsumgebungen bei Reinforcement Learning. In einigen Kontexten dient die VortrainingPhase auch der Kalibrierung von Hyperparametern, der Qualitätsprüfung der Daten oder der Überprüfung der Infrastruktur.

In der Praxis erfolgt die VortrainingPhase oft vor dem Feintuning oder der Haupttrainingsphase. Die Ergebnisse werden meist durch eine verbesserte Konvergenz, geringeren Bedarf an gelabelten Daten und stabilere Leistungsverbesserungen in der Zielaufgabe bewertet. Allerdings erhöht sie auch den Rechenaufwand und kann negative Übertragung verursachen, wenn die Vortrainingsdaten stark von der Zielaufgabe abweichen.

Anwendungsbereiche umfassen maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision, Robotik sowie kognitive und psychologische Experimente, in denen eine Vorwärmphase genutzt wird, um Lernprozesse zu stabilisieren oder Prin-zipien des Lernens zu klären.