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news 2025/9/18 10:56:36

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预训练（pre-learning）

搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-training。

预训练模型：

预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数；正常情况下，我们常用的VGG16/19等网络已经是他人调试好的优秀网络，我们无需再修改其网络结构。

微调（fine-tuning）

之后，你又接收到一个类似的图像分类的任务。这时候，你可以直接使用之前保存下来的模型的参数来作为这一任务的初始化参数，然后在训练的过程中，依据结果不断进行一些修改。这时候，你使用的就是一个 pre-trained 模型，而过程就是 fine-tuning。

微调的步骤：

在源数据集（例如 ImageNet 数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。
创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关，因此在目标模型中不予采用。
为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层，并随机初始化该层的模型参数。
在目标数据集（例如椅子数据集）上训练目标模型。我们将从头训练输出层，而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。

微调的注意事项：

通常的做法是截断预先训练好的网络的最后一层（softmax层），并用与我们自己的问题相关的新的softmax层替换它。
使用较小的学习率来训练网络。由于我们预计预先训练的权重相对于随机初始化的权重已经相当不错，我们不想过快地扭曲它们太多。通常的做法是使初始学习率比用于从头开始训练（Training from scratch）的初始学习率小10倍。
如果数据集数量过少，我们进来只训练最后一层，如果数据集数量中等，冻结预训练网络的前几层的权重也是一种常见做法。这是因为前几个图层捕捉了与我们的新问题相关的通用特征，如曲线和边。我们希望保持这些权重不变。相反，我们会让网络专注于学习后续深层中特定于数据集的特征。

迁移学习（transfer learning）

迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一个名词，也可以应用到深度学习领域，是指一种学习对另一种学习的影响，或习得的经验对完成其它活动的影响。

通常情况下，迁移学习发生在两个任务之间，这两个任务可以是相似的，也可以是略有不同。在迁移学习中，源任务（Source Task）是已经训练好的模型的来源，目标任务（Target Task）是我们希望在其中应用迁移学习的新任务。

迁移学习的使用：

开发模型方法
1. 选择源任务。你必须选择一个具有丰富数据的相关的预测建模问题，原任务和目标任务的输入数据、输出数据以及从输入数据和输出数据之间的映射中学到的概念之间有某种关系。
2. 开发源模型。然后，你必须为第一个任务开发一个精巧的模型。这个模型一定要比普通的模型更好，以保证一些特征学习可以被执行。
3. 重用模型。然后，适用于源任务的模型可以被作为目标任务的学习起点。这可能将会涉及到全部或者部分使用第一个模型，这依赖于所用的建模技术。
4. 调整模型。模型可以在目标数据集中的输入-输出对上选择性地进行微调，以让它适应目标任务。、
预训练模型方法
1. 选择源模型。一个预训练的源模型是从可用模型中挑选出来的。很多研究机构都发布了基于超大数据集的模型，这些都可以作为源模型的备选者。
2. 重用模型。选择的预训练模型可以作为用于第二个任务的模型的学习起点。这可能涉及到全部或者部分使用与训练模型，取决于所用的模型训练技术。
3. 调整模型。模型可以在目标数据集中的输入-输出对上选择性地进行微调，以让它适应目标任务。