【技术应用】模型微调：如何利用深度学习框架进行模型微调？

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 前言

模型微调（fine-tuning）是一种迁移学习方法，在不修改网络结构、直接对其最后几层的参数进行微调的同时，保留原网络前面的层参数不变，达到提升模型性能的目的。因此，模型微调非常适用于现有任务的相关领域、数据集相似等条件下，可以显著提高模型的精度和效果。
最近，深度学习领域大量涌现了诸如ResNet、VGG、DenseNet等一系列高效且实用的模型结构，使得模型的搭建更加简单便捷。但是，当需要对已有模型进行微调时，有很多因素会影响模型的最终效果，比如模型大小、训练时间、预训练模型、优化策略、权重初始化等。为了使模型微调更有效率、更容易上手，降低门槛，我们需要了解这些原理和方法。本文将通过简要介绍各个模型微调的主要方法、关键配置及相关参数的意义，帮助读者快速理解模型微调的流程和方法。

2.基本概念术语说明

首先，我们先熟悉一些模型微调的基本术语和概念。

（1）迁移学习（Transfer learning）

迁移学习是机器学习的一个分支，它旨在利用从一个任务中学到的知识来帮助另一个相关但又不同的任务。迁移学习最早起源于神经网络中的“再训”（finetuning），即利用预训练的神经网络模型进行某项特定任务后，再利用该模型的输出作为特征输入到其他任务的网络中进行训练。迁移学习运用了两个重要的假设：

• 第一个假设就是源域和目标域的数据分布差异很小。换言之，同一个任务在不同数据集上的表现不会太大差别；
• 第二个假设就是源域和目标域具有相似的数据