模型微调的理解

微调（fine tuning）。微调由以下4步构成。
1.在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。
2.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。
3.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。
4.在目标数据集（如FashionMNIST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。
当目标数据集远小于源数据集时，微调有助于提升模型的泛化能力。