迁移学习

动机

• 利用在一项任务上训练的模型执行相关任务

• 由于DNN需要大量数据且训练成本高，因此在深度学习中很受欢迎

方法

• 特征提取。

• 针对相关任务培训模型并重新使用它

• 从相关模型进行微调

相关性

• 半监督学习

• 在极端情况下，zero-shot/few-shot学习

• 多任务学习，其中每个任务都有一些标记数据可用

迁移知识

• 在普通大的数据集训练好后，把模型再迁移到自己的数据集上

预训练模型

将神经网络划分为

• 特征提取器（编码器），将原始像素映射到线性可分特征
• 线性分类器（解码器），进行决策

预训练模型

• 在大规模通用数据集上训练的神经网络

• 特征提取器可以很好的推广到其他数据集或者是任务

微调技术

• 初始化新模型，使用预训练模型的特征提取器参数初始化特征提取器
• 随机初始化输出层
• 在局部最小值附近开始参数优化
• 用一个小的学习率模型训练几个epochs，规范化搜索空间

固定底层

• 神经网络学习到层级之间的特征
• 低级的特征是普遍存在的，例如曲线、边、斑点
• 高级特征更多特定于任务和数据集，例如分类标签
• 在微调中，固定底层，从头开始训练顶层，这样保留低层的通用特性完整

预训练模型网址

• TensorFlow 模型：https://tfhub.dev/

• pytorch模型：https://github.com/rwightman/pytorch-image-models

import timm
from torch import nn

model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True) 
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, n_classes)
# Train model as a normal training job

应用

微调预训练模型被广泛应用于各种CV应用中

• 检测、分割（相似的图像但不同的目标）
• 医学、卫星图像（相同的任务，但不同的图像）

微调加速了收敛速度，可以获得相似的精度

总结

• 大规模数据集上的训练前模型（通常是图像分类）
• 使用针对下游任务的预训练模型来初始化权重
• 微调可以加速收敛，可能提高精度

标签：训练,模型,微调,笔记,学习,特征提取,迁移,model
来源： https://blog.csdn.net/weixin_45092662/article/details/122298629