مسئله کمبود نمونه های آموزش یکی از چالش های اصلی در به کارگیریشبکه های عصبی کانولوشنال عمیق[1] برای طبقه بندی اصوات محیطی[2]است. یکی از رویکرد های مورد توجه برای مواجه با چالش مذکور، انتقال یادگیری[3] است که در آن مدلی از پیش آموزش دیده به روی دادگانی با ابعاد بزرگ[4]، به کابرد هدف با اعمال تنظیمات جزیی[5] تطبیق داده می شود. در این پژوهش، ما نشان می دهیم که در هر لایه همه نورون/کرنل ها تأثیر یکسانی در تشخیص نمونه های کلاس های مختلف ندارند، بلکه به ازای هر کلاس زیرگروهی خاص نقش اصلی و حیاتی را در طبقه بندی بازی می کند. از این رو و با توجه به وجود شباهت های زیاد بین برخی ازکلاس های مبدأ و هدف، پیشنهاد می کنیم که تمرکز تنظیمات جزیی در هر لایه تنها معطوف به زیرگروهی از نورون/کرنل ها شود که به شدت نیازمند تغییرات هستند و مسئول اصلی خطا در طبقه بندی نمونه های ورودی هستند، و باقی دست نخورده رها شوند.برای شناسایی زیرگروه های مذکور، یک مسئله یادگیری تو در تو طرح می کنیم و یک رویکرد تکاملی مؤثر برای حل آن پیشنهاد می کنیم. ارزیابی روش پیشنهادی بیانگر بهبود مطلق به اندازه 1.9% و 2.3% در دقت طبقه بندی[6] به ترتیب به روی دادگان های ESC-50 و DCASE-17 نسبت به روش مرسوم انتقال یادگیری است؛ بهبودی که بدون اضافه کردن داده جدید و تنها با بهره برداری مؤثرتر از دانش موجود در شبکه از پیش آموزش دیده بدست آمده است. همچنین، افزایش زمان آموزش به ازای روش تکاملی پیشنهادی کم و در حدود یک سوم زمان لازم برای آموزش شبکه از ابتدا[7] برآورد شده است.
