迁移学习（Transfer Learning）

最新推荐文章于 2025-06-16 16:21:13 发布
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分类专栏： 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Shingle_/article/details/82354799
本文介绍了一种名为微调的技术，该技术通过利用源数据集上预训练的模型权重来加速和改进目标数据集上的模型训练过程。具体步骤包括：1. 在源数据集上训练神经网络A；2. 创建新网络B并复制A除输出层外的所有参数；3. 为B添加适合目标数据集的输出层；4. 在目标数据集上训练B，同时对除输出层外的层进行微调。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上

微调（fine tuning）

微调通过将模型部分权重初始化成在源数据集上预训练的模型权重，从而将模型在源数据集上学到的知识迁移到目标数据上。

  • 在源数据（例如 ImageNet）上训练一个神经网络 A。
  • 创建一个新的神经网络 B，它复制了 A 上除了输出层外的所有模型参数。我们假设这些模型参数含有源数据上学习到的知识，且这些知识同样适用于目标数据集。但最后的输出层跟源数据标注紧密相关，所以不被重用。
  • 为 B 添加一个输出大小为目标数据集类别数目（例如一百类椅子）的输出层，并将其权重初始化成随机值。
  • 在目标数据集（例如椅子数据集）上训练 B。我们将从头开始学习输出层，但其余层都是基于源数据上的模型参数进行微调。

这里写图片描述

微调的网络中的主要层的已经训练的足够好，所以一般采用比较小的学习率，防止过大的步长对训练好的层产生过多影响。

微调的模型因为初始值更好，在相同迭代周期下能够取得更好的结果。在很多情况下，微调的模型最终也会比非微调的模型取得更好的结果。

http://zh.gluon.ai/chapter_computer-vision/fine-tuning.html

Transfer Learning从入门到放弃（一）
whtt523的博客
06-15 447
Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 阅读笔记 Transfer Learning的入门是从王晋东的《迁移学习简明手册》开始的，然而眼睛看会了，脑子却丢了。这篇论文算是对迁移学习的第一次真正入门，不过，笔记大部分估计都是翻译吧，毕竟是要为毕设做准备。 summary 原文 ...
迁移学习 Transfer Learning
weixin_50993868的博客
02-08 1200
领域，迁移学习能够大幅提升目标检测精度，同时降低对大规模标注数据的需求。来训练一个高性能模型。，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。：复用已有模型，加快训练速度，减少计算资源消耗。在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要。：小样本学习可行，提高少数据场景的模型性能。：利用大规模预训练，提高小数据集上的性能。迁移学习是一种强大的技术，能够。
迁移学习（Transfer Learning）深度学习常用方法
weixin_44533869的博客
09-08 3961
如果你要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好网络结构的权重，你通常能够进展的相当快，用这个作为预训练，然后转换到你感兴趣的任务上。 计算机视觉的研究社区非常喜欢把许多数据集上传到网上，如果你听说过，比如ImageNet，或者MS_COCO，或者Pascal类型的数据集，这些都是不同数据集的名字，它们都是由大家上传到网络的，并且有大量的计算机视觉研究者已经用这些数据集训练过他们的算法了。 有时候这些训练过程需要花费好几周，并且需要很多的GPU，其它人
深度学习——迁移学习(Transfer Learning)
zdx2585503940的博客
06-16 2411
迁移学习（Transfer Learning）是机器学习中的一种方法，它允许我们将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。就像人类能够将学习骑自行车的经验应用到学习骑摩托车上一样，迁移学习让AI模型也能实现类似的"经验迁移"。传统机器学习方法通常假设训练数据和测试数据来自相同的分布，并且每个任务都是独立学习的。而迁移学习打破了这一限制，使得知识可以在不同但相关的领域间传递。迁移学习已成为现代AI系统开发的核心技术之一，它通过利用已有知识来解决新问题，大幅降低了AI应用的门槛。
NLP中的迁移学习
weixin_34400525的博客
08-21 136
在我们之前的文章中，我们展示了如何使用CNN与迁移学习为我们自己创建图片构建分类器。今天，我们介绍NLP中迁移学习的最新趋势，并尝试进行分类任务：将亚马逊评论的数据集分类为正面或负面。 NLP中的迁移学习理念在fast.ai课程中得到了很好的体现，我们鼓励你查看论坛。我们这里的参考文件是Howard，Ruder，“用于文本分类的通用语言模型微调”...
【机器学习】迁移学习（Transfer）详解！
TwcatL_tree
10-25 5361
迁移学习迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的，但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见，例如，我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨，或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。
迁移学习在CTR问题中的运用
weixin_34146410的博客
08-19 724
在年初的IJCAI 阿里妈妈广告搜索转化率预估赛上，我接触了CTR问题。CTR即(click-through-rate)点击通过率，指的是投放广告实际被点击次数与广告实际显示量的比例。是衡量广告投放出去效果的重要指标。 此比赛的冠军所用的迁移学习的思想，让我眼前一亮。我在DF,CCF平台上的招行用户购买预测中用了此方法，并将auc值提升了一个千分点。实际上当时我和冠军成绩也就差几个千分点，可见此法...
站在巨人的肩膀上, 迁移学习 Transfer Learning
08-30
站在巨人的肩膀上,_迁移学习_Transfer_Learning
Tensorflow 26 迁移学习 Transfer Learning (神经网络 教学教程tutorial)
08-31
Tensorflow_26_迁移学习_Transfer_Learning_(神经网络_教学教程tutorial)
迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库？)-附件资源
03-02
迁移学习 Transfer Learning(可能是目前最全的迁移学习资料库？)-附件资源
Transfer Learning从入门到放弃（二）
whtt523的博客
06-15 781
Distant Domain Transfer Learning 前面第一篇Transfer Learning的论文是其在医学影像上的应用，这一篇主要是提出了远域迁移学习的概念，并从其结构上探讨远域迁移学习的学习过程。 照例，学习笔记从翻译和笔记两方面下手，这篇论文后面会跟有复现，所以会附上一些代码和效果。 Abstract 译文 笔记 Introduction 译文 笔记 Related wor...
MXNet gluon 加载已有模型迁移学习
weixin_41798111的博客
07-05 217
from mxnet.gluon.model_zoo import vision as models pretrained_net = models.resnet18_v2(pretrained = True) #加载训练后的参数 # 模型分为两部分 features和classifier finetune_net = model.resnet18_v2(classes=2) #新建的一个网络 finetune_net.features = pretrained_net.features #替换已有模型.
最新最全最详细中文版-《迁移学习简明手册》pdf分享
lqfarmer的博客
12-07 6263
迁移学习作为机器学习的一大分支，已经取得了长足的进步。本手册简明地介绍迁移学习的概念与基本方法，并对其中的领域自适应问题中的若干代表性方法进行讲述。最后简要探讨迁移学习未来可能的方向。 本手册编写的目的是帮助迁移学习领域的初学者快速入门并掌握基本方法，为自己的研究和应用工作打下良好基础。 本手册的编写逻辑很简单：是什么——介绍迁移学习；为什么——为什么要用迁移学习、...
迁移学习学习（一）
LOVEYSUXIN的专栏
10-25 1209
迁移学习 刚接触迁移学习，看了相关视频，有了初步了解，以下是整理的笔记，希望对初学者有所帮助： 1、将一个场景中学习到知识迁移到另一个场景       前提：当前任务和目标任务可能有某种关联       应用场景：相似领域不同任务                            不同领域相似任务 2、为什么需要迁移学习 Ø 使用深度学习技术解决问题时，模型有大量参数需要训练，因
有用学习资料推荐——深度学习、迁移学习入门等（共勉！！！）
qq_40360172的博客
03-30 540
深度学习TensorFlow快速入门（书籍）推荐——《深度学习入门：基于Python的理论与实现》 TensorFlow深度网络比较齐全代码（书籍）推荐——《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》 说清CNN的来龙去脉，结构、模型发展进程：卷积神经网络发展历程 讲的生动易懂，内容比较齐全：莫烦老师教程链接 个人觉得迁移学习资料整理的最完整，最齐全：迁移学习最全资料——王晋东老师 ...
迁移学习资源推荐
HanC的博客
08-16 231
迁移学习资源推荐 transferlearning 作者：王晋东 主要集中于迁移学习中的领域自适应（Domain Adaptation）问题。针对DA问题不同的解决方法进行分类，并提供了很多主流算法代码实现以及数据集等，非常适合迁移学习入门者。 ...
[判别学习]Discriminative Transfer Learning for General Image Restoration文章翻译与分析
AsajuHuishi的博客
03-23 832
Discriminative Transfer Learning for General Image RestorationAbstract新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘...
Transfer Learning 文章解析
Sun7_She的专栏
11-29 2132
transfer learning: 包含所有的source  or target, labeled or unlabeled, finetune, multi-task learning的情况。总而言之一句话，训练的过程中用（单个数据集做supervised learning）之外的所有情况都算在transfer learning中。 supervised learning: 训练数据都有标签...
Transfer Learning ——深度迁移学习
weixin_42633401的博客
07-06 1017
利用深度神经网络进行迁移学习
许多人认为只有拥有了google级别的数据量才能训练好一个模型，这是一个常见的对深度学习的误解。诚然，数据量对于整个系统的搭建是至关重要的，然而我们还有迁移学习transfer learning的方法来缓解数据量的需求。迁移学习transfer learning是把已训练的模型（指其他研究人员利用其它大型数据集训练的模型及其参数/权重），利用自己的数据集进行参数调整的过程。方法思路在于，将已训练模型当作一个特征提取器feature extractor。我们需要把模型的最后一层（全连通层？）移除，替换为自己的分类器（取决于我们自己需要解决的问题空间）。然后，冻结其它层的权重/参数，并开展数据训练。冻结是为了防止在梯度下降/优化时参数的改变。 请为我举例解释这个论文要点的用法
最新发布
08-15
<think>首先，用户的问题是关于迁移学习的，具体是：如何理解迁移学习在深度学习中的实际应用方式，特别是使用预训练模型作为特征提取器，通过替换最后一层和冻结其他层来进行参数调整。用户要求提供具体的示例。 从系统级指令中，我需要： - 所有行内数学表达式使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX 语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识，如 [^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 - 参考提供的引用，但用户的问题是基于这些引用的，所以我需要整合这些信息。 提供的引用： - [^1]: 迁移学习：利用预训练模型加速开发。迁移学习是一种机器学习技术，它允许将在一个领域学习到的知识应用到另一个相关但不同的领域。在深度学习中，这通常意味着重用在大型数据集上预先训练的神经网络模型的权重，并对其进行微调以适应新的任务。 - [^2]: ResNet图像分类案例：展示了计算机视觉领域的迁移学习典型流程使用torchvision提供的预训练模型和标准数据预处理仅替换最后的全连接层，保持预训练特征提取能力自定义训练循环提供了更大的灵活性。 - [^3]: 比如通过ImageNet训练出来的CNN网络参数，可以迁移至自己的图像识别的训练任务中。在比较浅层的CNN网络初始化时，可以使用已经训练好的参数，而在模型的高层，其参数可以随机初始化。在训练自己的特定任务时，既可以采用冻结（Frozen）参数的方式使得浅层参数一直保持不变；也可以采用微调的方式让浅层参数仍然随着任务的训练不断发生改变，从而更加适应自己任务的分类。 - [^4]: 在当今的人工智能领域，数据是推动模型性能提升的关键驱动力。然而，在许多应用场景中，获取大量高质量的标注数据往往是一项艰巨的挑战。这种数据稀缺的问题严重阻碍了深度学习模型在特定领域的应用和发展。为了解决这一难题，迁移学习（Transfer Learning）应运而生。 用户的问题集中在：如何使用预训练模型作为特征提取器，通过替换最后一层和冻结其他层来进行参数调整。我需要提供一个具体的示例。 结构化回答： 1. **介绍迁移学习的概念**：简要解释迁移学习，基于引用。 2. **解释特征提取器方法**：描述如何冻结预训练模型的层，只替换和训练最后一层。 3. **提供具体示例**：给出一个代码示例，比如使用PyTorch实现迁移学习，基于引用[2]中的ResNet案例。 4. **逐步解释**：确保回答清晰，逐步引导用户理解。 5. **添加引用标识**：在引用段落末尾添加[^n]。 6. **生成相关问题**：在最后添加相关问题部分。 具体步骤： - **介绍**：迁移学习通过重用预训练模型的权重来加速新任务的训练。在深度学习中，常见方法是使用预训练模型作为特征提取器，冻结其大部分层，只微调新添加的层。 - **方法**： - 冻结预训练模型的层：这意味着这些层的权重在训练新任务时不会更新。 - 替换最后一层：通常是全连接层（分类层），以适应新任务（如新的类别数）。 - 训练：只更新新层或少量层的权重。 - **示例**：使用PyTorch和torchvision的预训练ResNet模型进行图像分类。例如，将ImageNet预训练的ResNet用于自定义数据集。 - 加载预训练模型。 - 冻结所有层。 - 替换最后一层。 - 只训练新层。 - **代码示例**：基于引用[2]，提供一个简单的Python代码片段。 - **引用整合**：在适当的地方添加引用标识。 - **数学表达式**：如果有数学公式，如损失函数，使用LaTeX格式。例如，交叉熵损失：$L = -\sum y \log(\hat{y})$。 代码示例想法： 使用PyTorch实现迁移学习： ```python import torch import torch.nn as nn from torchvision import models # 加载预训练的ResNet模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结所有层 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 替换最后一层（全连接层） num_ftrs = model.fc.in_features # 获取输入特征数 model.fc = nn.Linear(num_ftrs, 10) # 假设新任务有10个类别 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001) # 只优化新层 # 训练循环（简化） # for epoch in range(num_epochs): # # 训练过程... ``` 在回答中解释这个代码。 最后，生成相关问题： 基于用户问题，生成3-4个相关问题，如： 1. 迁移学习中微调和特征提取的区别是什么？ 2. 如何选择哪些层应该冻结？ 3. 迁移学习在自然语言处理中的应用示例？ 4. 迁移学习的优势和局限性是什么？ 确保回答用中文。</think>### 迁移学习中预训练模型作为特征提取器的应用 迁移学习是一种通过重用预训练模型的知识来加速新任务开发的机器学习技术。在深度学习中，这通常涉及将在大规模数据集（如ImageNet）上训练的神经网络权重迁移到相关任务上，尤其适用于数据稀缺的场景[^4]。特征提取器方法是迁移学习的常见策略：**冻结预训练模型的大部分层（作为特征提取器），仅替换和训练最后一层（分类层）以适应新任务**。这种方式能高效利用预训练模型的特征提取能力，同时减少训练时间和计算资源需求。下面我将逐步解释并提供一个具体示例。 #### 1. **特征提取器方法的核心原理** 在迁移学习中，预训练模型（如ResNet、VGG等）的浅层通常学习通用特征（如边缘、纹理），而高层学习任务特定特征。作为特征提取器时： - **冻结其他层**：所有预训练层的权重被固定（不更新），确保模型保留原始特征提取能力。这通过设置参数的 `requires_grad = False` 实现。 - **替换最后一层**：移除原模型的最后一层（通常是全连接层），并替换为新层以匹配新任务的输出维度（如新类别数）。新层初始化为随机权重。 - **参数调整**：在训练阶段，仅优化新添加的层（或少量高层），使用新任务的数据进行微调。损失函数如交叉熵损失 $L = -\sum_{i} y_i \log(\hat{y}_i)$ 驱动学习过程，其中 $y_i$ 是真实标签，$\hat{y}_i$ 是预测概率。 这种方法的核心优势在于：预训练模型作为强大的特征提取器，减少了新任务对大量数据的依赖[^3]。训练时，梯度仅反向传播到新层，其他层权重不变，从而避免过拟合并加速收敛。 #### 2. **具体应用示例：图像分类任务** 以计算机视觉为例，使用PyTorch框架实现迁移学习。参考引用[^2]中的ResNet案例，我们将ImageNet预训练的ResNet模型用于自定义图像分类任务（如识别10种动物）。流程包括： - **加载预训练模型**：使用torchvision提供的ResNet18。 - **冻结所有层**：设置所有参数不可训练。 - **替换最后一层**：将全连接层替换为新分类层。 - **训练新层**：仅优化新层权重。 以下是完整代码示例（基于PyTorch）： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import models, transforms from torch.utils.data import DataLoader, Dataset # 步骤1: 加载预训练ResNet18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) # 预训练权重来自ImageNet # 步骤2: 冻结所有层（作为特征提取器） for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 设置所有参数不更新 # 步骤3: 替换最后一层（全连接层） num_features = model.fc.in_features # 获取输入特征维度（ResNet18为512） model.fc = nn.Linear(num_features, 10) # 新任务有10个类别，输出维度为10 # 步骤4: 定义损失函数和优化器（仅优化新层） criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数：$L = -\sum y \log(\hat{y})$ optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001) # 优化器只针对新层 # 示例训练循环（简化，需自定义数据集） # 假设 train_loader 是自定义数据集的DataLoader def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, num_epochs=5): model.train() # 设置模型为训练模式 for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() # 梯度清零 outputs = model(inputs) # 前向传播（特征提取 + 新层预测） loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播（梯度仅更新新层） optimizer.step() # 优化参数 print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}') # 调用训练函数（实际需加载数据集） # train_model(model, train_loader, criterion, optimizer) ``` **关键解释**： - **冻结层**：通过 `param.requires_grad = False`，预训练模型的所有卷积层和池化层权重被固定，仅作为特征提取器使用[^3]。 - **替换层**：`model.fc` 是ResNet的最后一层，我们将其替换为 `nn.Linear(512, 10)`，输出维度匹配新任务的类别数。 - **训练优化**：优化器仅针对 `model.fc.parameters()`，确保训练过程中只有新层权重更新。损失函数使用交叉熵，数学表示为 $L = -\sum_{i=1}^{C} y_i \log(\hat{y}_i)$，其中 $C$ 是类别数[^2]。 - **优势**：这种方法在数据量小（如几百张图像）时仍能快速收敛，因为预训练模型已学习通用视觉特征。 #### 3. **在论文框架中的应用** 在学术论文中，这种框架通常被描述为： - **预训练模型选择**：引用标准模型（如ResNet、BERT）。 - **冻结策略**：明确说明哪些层被冻结（通常除最后一层外所有层）。 - **参数调整**：报告新层的训练细节（如学习率、优化器）。 例如，在一
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