卷积神经网络之 fine-tuning

本文介绍了一种名为fine-tuning的技术,该技术通过利用预训练模型的权重作为初始值来加速新任务的学习过程。具体而言,文章讲解了如何复用预训练模型的部分权重,并为新加入的层设置随机初始权重。此外,还提到了调整学习率的方法:提高新层的学习率而降低复用层的学习率。

卷积神经网络之 fine-tuning(微调)

fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重,作为初始值开始训练

  • 复用相同层的权重,新定义层取随机权重初始值
  • 调大新定义层的的学习率,调小复用层学习率

### Fine-tuning 的概念 Fine-tuning 是一种迁移学习技术,在预训练模型的基础上针对特定任务进行调整和优化的过程。具体来说,它利用已经在一个大规模通用数据集上完成训练的模型作为起点,再根据目标领域的小规模专用数据集对其进行参数更新,从而适应新的应用场景[^1]。 这种技术的核心优势在于能够充分利用已有模型的知识积累,减少新任务所需的计算资源和时间成本,同时提升性能表现。 #### Fine-tuning 的主要特点 - **基于预训练模型**:通常会先构建一个在大量无标签或弱监督数据上的基础模型(即预训练阶段),然后再将其迁移到下游任务中。 - **针对性改进**:通过对部分网络层重新初始化或者冻结某些权重等方式实现对目标任务更精确的学习能力。 --- ### Fine-tuning 的典型应用 1. **文本分类** 文本分类是最常见的 NLP 下游任务之一,比如垃圾邮件检测、情感分析等。通过 fine-tuning 预训练语言模型可以有效捕捉到语义特征并应用于具体的类别预测场景之中[^1]。 2. **命名实体识别 (NER)** 在自然语言处理领域内,NER 属于序列标注问题的一种形式,旨在从一段文字里提取出具有特殊意义的信息单元,例如人名、地名以及机构名称等等。借助 BERT 等强大的 Transformer 架构来进行 fine-tuning 能够显著提高准确性[^1]。 3. **对话生成** 对话系统设计往往涉及复杂的交互逻辑与多样化的表达方式需求。因此采用 RLHF 方法论下的增强型 fine-tuning 流程可以帮助打造更加贴近真实交流体验的人工智能助手服务[^1]。 4. **图像分类** 类似地,在计算机视觉方向也有广泛运用实例存在——ResNet 或 VGG 这样的经典卷积神经网路经过 ImageNet 数据库充分锻炼之后便具备很强的基础表征力;当面对医疗影像诊断之类的专门用途时,则只需稍作修改即可投入使用。 --- ### 示例代码展示如何执行简单的 Fine-Tuning 操作 以下是使用 Hugging Face Transformers 库加载预训练模型并对 IMDB 电影评论数据集实施 sentiment analysis 的例子: ```python from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch from datasets import load_dataset # 加载 tokenizer 和 pre-trained model tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) # 准备 dataset dataset = load_dataset("imdb", split="train[:500]") def preprocess_function(examples): return tokenizer(examples['text'], truncation=True, padding='max_length') tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) # 设置 device 并转换成 DataLoader 格式 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") model.to(device) dataloader = ... # 开始 fine-tune optimizer = ... for epoch in range(epochs): for batch in dataloader: optimizer.zero_grad() input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['label'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() ``` ---
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