终面倒计时10分钟：用`PyTorch`实现迁移学习解决小数据集训练难题

最新推荐文章于 2025-12-12 11:56:18 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-12 11:56:18 发布 · 936 阅读

8 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Python # MachineLearning # TransferLearning # DataScience

Python面试场景题专栏收录该内容

595 篇文章

订阅专栏

部署运行你感兴趣的模型镜像

面试场景：终面倒计时10分钟

面试官：

你好，小兰。终面倒计时已经进入最后阶段了。接下来我给你一个挑战性的问题。假设你面临一个具体的任务：在一个训练数据不足的情况下，如何利用现有模型快速构建一个识别特定类别图像的分类器？你可以用Python中的PyTorch框架来实现。请详细阐述你的解决方案。

小兰：

哇，这个听起来好酷啊！让我想想……嗯，我有个绝妙的主意！我们知道数据不足的时候，训练模型会很麻烦，就像你做蛋糕时粉太少了，做出来的蛋糕会很干。但是我们可以用迁移学习来解决这个问题！就像把别人已经做好的蛋糕当作底胚，然后在上面装饰一下，就能变成我们想要的款式。

具体来说，我们可以用PyTorch中的ResNet模型，这个模型就像一个超级大厨，它已经学会了很多烹饪技巧（比如识别各种图像特征）。我们可以把它的大部分技能保留下来，然后用自己的小数据集调整一下最后的调味料（分类头部分）。这样，我们就能用很少的数据来完成任务了！

面试官：

听起来很有趣。那你能详细说说迁移学习的具体实现步骤吗？比如你怎么基于ResNet模型进行微调？

小兰：

当然可以！首先，我们先下载一个预训练好的ResNet模型，就像从蛋糕店买回来一个现成的蛋糕胚。然后，我们把蛋糕胚的顶部抹平，把它原来的分类头去掉（比如原来是1000类图像分类，但我们只需要特定的几类）。接着，我们用我们的小数据集重新训练这个模型的顶部，就像在蛋糕胚上加点奶油和水果，让它变成我们想要的样子。

在PyTorch中，代码大概长这样：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载预训练的ResNet模型
model = models.resnet50(pretrained=True)

# 冻结前几层的参数，不让它们参与训练，就像把蛋糕胚的底座锁住
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 替换最后一层全连接层，让它适配我们的分类任务
num_features = model.fc.in_features
model.fc = torch.nn.Linear(num_features, num_classes)  # num_classes是我们要识别的类别数

# 开始训练这个微调后的模型
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in data_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

面试官：

好的，那你提到的“冻结部分网络层”是什么意思？为什么这样做？还有，如何避免过拟合？你能详细解释一下吗？

小兰：

哦，冻结部分网络层就像我们做蛋糕时，先把蛋糕胚的底座固定住，不让它动，然后再在上面加奶油和水果。这样做的原因是，预训练模型已经学到了很多通用的图像特征，比如边缘、纹理等，这些特征在大多数任务中都是有用的。如果我们不冻结这些层，它们可能会被我们的小数据集“带偏”，就像蛋糕胚被改得太厉害，最后做出来的蛋糕就不够好吃了。

为了防止过拟合，我们可以使用几种策略：

数据增强：就像在做蛋糕时，我们加各种不同的配料，让蛋糕看起来更丰富。在训练过程中，我们可以对图像进行随机旋转、裁剪、翻转等操作，增加数据的多样性，让模型更健壮。
正则化：就像在蛋糕里加一点盐，让它味道更好。我们可以使用Dropout层来随机丢弃一些神经元，防止模型过于依赖某些特定的特征。
学习率调整：学习率就像我们做蛋糕时搅拌的速度。如果速度太快，蛋糕可能会搅拌不均匀。我们可以用学习率调度器（lr_scheduler），让它从高到低逐渐调整，让模型慢慢学会。

面试官：

听起来你对迁移学习和数据增强都挺熟悉的。那你能说说在微调过程中，如何优化模型的性能，比如如何选择合适的超参数？

小兰：

当然啦！在微调过程中，我们可以像调制一杯奶茶一样，一点点调整各种参数，直到味道刚刚好。比如：

学习率：学习率就像奶茶里的糖分，太高了会太甜（模型学得太快，容易过拟合），太低了又会太淡（模型学得太慢）。我们可以用学习率调度器，让它从高到低慢慢调整。
批量大小（batch size）：批量大小就像我们煮饭时用的锅，锅太大了，一次煮太多饭可能会糊掉；锅太小了，效率又太低。我们可以根据显存大小和数据量来调整。
epoch数：epoch数就像我们煮饭时的火候，煮太久可能会焦，煮太久短又可能不熟。我们可以用验证集来监控模型的性能，当验证集的准确率不再提升时，就停止训练。
数据增强策略：数据增强就像给奶茶加珍珠、椰果等配料，让奶茶的口感更丰富。我们可以尝试不同的数据增强方法，比如随机裁剪、颜色抖动、旋转等，看看哪种组合效果最好。