Transfer Learning using Pytorch: How To Use Pretrained

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近年来，随着计算设备的性能的提高、数据集的增长以及AI模型的不断改进，神经网络已经成为许多领域的标杆技术。这些模型带来了显著的准确性和效率提升。然而，训练一个新的神经网络需要大量的数据及计算资源。因此，如何利用已有的预训练模型（Pre-Trained Model）来解决分类任务而无需重新训练是一个十分重要的问题。

本文将详细介绍Transfer learning(迁移学习)的概念及其在图像分类任务中的应用。首先，会回顾一下Transfer learning相关的基本概念，然后会详细介绍Transfer learning在图像分类任务中的应用方法，并基于Pytorch进行实践。最后还会讨论未来的发展方向和研究热点。希望通过本文的介绍，读者可以理解和掌握Transfer learning在图像分类任务中的应用方法，并在实际工作中运用到自己的项目中。

2. 基本概念及术语

2.1 Transfer Learning

Transfer learning 是借助于已有的预训练模型（Pre-Trained Model）对新的数据集进行训练，从而达到加速模型训练的目的。在目标任务领域已经有了比较成熟的模型结构和较好的训练参数配置，再利用这些预训练模型作为初始值，只需要对最后的输出层进行微调即可。如图1所示。

ImageNet是一个具有多个类别的大型图像数据库。在训练之前，ImageNet上已经训练出了好几百万个CNN模型，每个模型都可以把输入图片映射到相应的分类标签上。