Datawhale AI 夏令营-task2

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原创最新推荐文章于 2026-07-07 10:56:42 发布 677 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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Datawhale AI 夏令营-task2

笔记来源：Datawhale AI 夏令营

深度学习是什么

深度学习是机器学习的一个分支，使用神经网络模拟人脑的学习方式，从大量数据中自动学习与提取特征，进行预测与决策。

深度学习依赖于多层神经网络，每一层神经元接受前一层神经元的输出，并通过权重与激活函数进行计算，传递到下一层神经元。

神经元模型

神经元模型是模拟生物神经元行为的计算模型，它在人工智能和机器学习领域扮演着核心角色。

神经元就像人体大脑中的微小开关，能够接收来自其他神经元的信号，并根据这些信号的产生反应。

在人工智能中，我们用数学模型来模拟这种生物神经元的行为。

一个简单的神经元模型包括输入、权重、激活函数和输出。

输入就像神经元树突接收到的信号，
权重则像是调整信号强度的小调节器，
激活函数决定是否产生输出，
而输出则是传递给其他神经元的信号。

从机器学习到深度学习

机器学习：通常使用相对简单的算法（如线性回归、决策树）处理数据。需要人工设计特征工程来提高模型性能。

深度学习：通过深层神经网络自动学习特征，能够处理和学习高维度和复杂的数据模式，适用于图像识别、自然语言处理等复杂任务。

深度学习的训练方式

梯度下降是一种优化算法，用于最小化函数。

梯度下降算法基于这样一个原理：损失函数的梯度指向函数增长最快的方向。

因此，如果我们希望减少损失函数的值，我们就需要沿着梯度的反方向调整模型的参数。

这样，每次迭代都会使模型参数朝着减少损失的方向移动。

在深度学习中，我们希望最小化损失函数，即模型预测值与真实值之间的差异。

梯度是损失函数关于模型参数的导数，它指示了参数的调整方向，以减少损失函数的值。

在pytorch中的代码

def train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch):

    # switch to train mode
    model.train()

    end = time.time()
    for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        input = input.cuda(non_blocking=True)
        target = target.cuda(non_blocking=True)

        # compute output
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

深度学习与迁移学习

迁移学习是一种机器学习技术，它将已在一个任务上学到的知识（如模型参数、特征表示等）应用到另一个相关任务上。

这种技术特别有用，因为它允许模型在数据稀缺的情况下也能表现出色。

通常使用在大规模数据集上预训练的模型作为起点，例如在ImageNet数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）。

在预训练模型的基础上，使用少量标记数据对模型进行微调，以适应新任务。

ImageNet的介绍

ImageNet 包含超过1400万张注释过的图像，这些图像分布在超过2.2万个类别中。它的规模之大使得它成为深度学习模型训练和评估的理想数据集。ImageNet 数据集中的图像包含了各种场景、物体、背景和遮挡情况，这为算法提供了极大的挑战。这种多样性使得在 ImageNet 上训练的模型能够学习到鲁棒的特征，从而在现实世界应用中表现良好。

ImageNet 提供了一个标准的性能基准，研究者可以通过在 ImageNet 上的表现来比较不同模型的性能。此外许多在 ImageNet 上预训练的模型被用作迁移学习的起点，这些模型在新任务上通常表现出色。

迁移学习的实现方法

微调（Fine-tuning）是深度学习中一种有效的迁移学习策略，它允许我们利用预训练模型对特定任务进行优化。

其基本原理是，首先在一个大规模的数据集上预训练一个深度学习模型，捕捉通用的特征表示，

然后将这个预训练模型作为起点，在目标任务上进行进一步的训练以提升模型的性能。

微调的过程通常开始于选择一个在大型数据集上预训练的模型，这个预训练模型已经学到了丰富的特征表示，这些特征在广泛的领域内都是通用的。接着，我们将这个预训练模型适配到新的目标任务上。适配过程通常涉及以下步骤：

我们会替换模型的输出层，以匹配目标任务的类别数量和类型。例如，如果目标任务是图像分类，而预训练模型原本用于不同的分类任务，我们就需要将模型的最后一层替换成适合新任务类别数的新层。
【可做可不做】我们冻结预训练模型中的大部分层，这样可以防止在微调过程中这些层学到的通用特征被破坏。通常情况下，只对模型的最后一部分层进行解冻，这些层负责学习任务特定的特征。
使用目标任务的数据集对模型进行训练。在这个过程中，我们会用梯度下降等优化算法更新模型的权重，从而使模型能够更好地适应新的任务。训练时，可能会使用比预训练时更低的学习率，以避免过度拟合目标数据集。

在下面代码中，timm.create_model('resnet18', pretrained=True, num_classes=2)这行代码就是加载了一个预训练的ResNet-18模型，其中pretrained=True表示使用在ImageNet数据集上预训练的权重，num_classes=2表示模型的输出层被修改为有2个类别的输出，以适应二分类任务（例如区分真实和Deepfake图像）。通过model = model.cuda()将模型移动到GPU上进行加速。

import timm
model = timm.create_model('resnet18', pretrained=True, num_classes=2)
model = model.cuda()

常见的图像分类

图像分类是计算机视觉中的一个基本任务，它涉及到将给定的图像分配到一个或多个预定义的类别中。随着深度学习的发展，已经设计出许多不同的卷积神经网络（CNN）架构来提高图像分类的准确率。

AlexNet

AlexNet是一种具有深远影响的卷积神经网络（CNN）架构，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton设计。

它在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了突破性的成绩，大幅度超越了之前的图像分类技术（非深度学习技术）。

AlexNet包含八个层次结构，前五个是卷积层，其中一些后跟最大池化层，最后三个是全连接层。具体结构如下：

卷积层：AlexNet的前五个层次都是卷积层，每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数，以引入非线性。这些卷积层旨在提取图像的特征。
局部响应归一化（LRN）：在某些卷积层后使用了局部响应归一化，这是一种提高模型泛化能力的正则化方法。
最大池化层：在部分卷积层之后使用最大池化层来降低特征的空间维度，减少计算量和过拟合的风险。
全连接层：网络的最后三个层次是全连接层，其中最后两个全连接层后跟有Dropout，以进一步防止过拟合。
输出层：最后一个全连接层后是线性层，然后是softmax激活函数，输出1000个类别上的概率分布。

ResNet

ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络架构，由微软研究院的研究员何恺明等人提出。ResNet在2015年的ImageNet图像识别大赛中取得了冠军，并在深度学习领域产生了重大影响。它的主要创新点是引入了残差学习的概念，允许训练非常深的网络，从而缓解了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。

ResNet的核心是残差块（residual block），网络通过堆叠这些残差块来构建。一个基本的残差块包含以下几部分：

跳跃连接（Skip Connections）：这是ResNet最关键的创新，通过跳跃连接，输入可以直接绕过一个或多个层传到输出，输出是输入与这些层的输出的加和。这种结构使得网络可以学习输入到输出的残差，而不是直接学习输出，这有助于缓解梯度消失问题。
卷积层：残差块内部包含多个卷积层，通常使用小尺寸的卷积核（如3x3），并且通常会有批量归一化（Batch Normalization）和ReLU激活函数。
池化层：在某些残差块之间会插入最大池化层来降低特征图的空间维度。

ResNet有多个变种，包括ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152等，数字代表了网络中权重层的数量。

这些变种在网络的深度和宽度上有所不同，但都基于相同的残差学习架构。

ResNet能够成功训练超过100层的网络，这在之前是不可能实现的。

在ImageNet竞赛中，ResNet取得了3.57%的错误率，远低于之前的表现最好的模型。

EfficientNet

EfficientNet是一种高效的卷积神经网络（CNN）架构，它通过一种新颖的网络缩放方法来提升模型的性能和效率。EfficientNet 的核心是其 compound scaling 方法，该方法通过一个复合系数统一缩放网络的深度、宽度和分辨率。在过去，网络缩放通常是通过任意选择深度、宽度或分辨率的增加来实现的，而EfficientNet的方法则是通过一系列固定的缩放系数来同时增加这三个维度。例如，如果想要使用更多的计算资源，可以通过增加网络深度、宽度和图像大小的特定比例来实现，其中的比例系数是通过在小型模型上进行小规模的网格搜索确定的。

EfficientNet的复合缩放方法的直觉在于，如果输入图像更大，网络就需要更多的层来增加感受野，以及更多的通道来捕捉更细粒度的模式。EfficientNet的架构本质上并不复杂。基本的EfficientNet-B0网络作为后续缩放的基础。作者指出，他们使用NAS来构建基本网络，利用了多目标搜索来同时优化网络的准确性和计算效率。