9、深度学习中的模型训练与HDF5数据集构建

深度学习中的模型训练与HDF5数据集构建

1. 迁移学习与从头训练的选择

在深度学习中，我们常常面临是使用迁移学习还是从头开始训练模型的抉择。这一决策主要取决于两个关键因素：
- 数据集的大小。
- 数据集与预训练卷积神经网络（通常在ImageNet上训练）所使用的数据集的相似度。

基于这两个因素，我们可以构建一个表格来辅助决策：
| 数据集情况 | 与原数据集相似度 | 建议策略 |
| — | — | — |
| 小 | 相似 | 将预训练网络作为特征提取器，提取较深网络层的特征，并在这些特征上训练简单的机器学习分类器。 |
| 大 | 相似 | 进行微调，因为预训练网络中的滤波器可能已经具有足够的判别能力。 |
| 小 | 不同 | 应用特征提取，使用网络的较低层作为特征提取器，并在这些特征上训练标准机器学习模型。 |
| 大 | 不同 | 可以尝试两种方法：先对预训练网络进行微调并评估性能；然后从头开始训练一个全新的模型并评估。建议先尝试微调，以建立一个基准。 |

1.1 数据集小且与原数据集相似

由于数据集较小，可能没有足够的训练示例来从头训练卷积神经网络。理想情况下，每个要识别的类别应该有1000 - 5000个示例。此外，由于训练数据不足，尝试微调可能会导致过拟合。因此，应将预训练网络视为特征提取器，并在这些特征上训练简单的机器学习分类器。提取网络较深层的特征，因为这些特征更丰富，更能代表从原数据集中学习到的模式。

1.2 数据集大且与原数据集相似

有了大量的数据集，我们应该有足够的示例来进行微调而不会过拟合。虽然也可以