14、卷积神经网络的迁移学习与目标检测技术

卷积神经网络的迁移学习与目标检测技术

1. 卷积神经网络的知识迁移

在人工智能领域，将一个模型的知识迁移到另一个模型是一项重要的技术。人工神经网络相较于人类大脑，具有易于存储和复制的优势，这使得知识迁移变得可行。卷积神经网络（CNN）的专业知识体现在其训练后的参数值，这些值可以轻松恢复并转移到类似的网络中。

迁移学习主要是复用在丰富数据集上训练好的高性能网络的全部或部分架构和权重，来为不同任务实例化新模型。新模型实例化后，还可以进行微调，即在新任务或新领域的可用数据上进一步训练。

通常，网络的前几层倾向于提取低级特征，如线条、边缘或颜色梯度；而最后的卷积层则对更复杂的概念做出反应，如特定形状和图案。对于分类任务，最后的池化层和/或全连接层会处理这些高级特征图（通常称为瓶颈特征）以进行类别预测。

基于这种典型设置和相关观察，产生了多种迁移学习策略：
- 特征提取器的使用 ：去除预训练CNN的最终预测层后，可将其用作高效的特征提取器。当新任务与提取器的训练任务足够相似时，可直接使用其输出相关特征，然后通过一两个新的密集层处理这些特征，以输出与任务相关的预测。在训练阶段，为了保留提取特征的质量，特征提取器的层通常会被冻结，即其参数在梯度下降过程中不更新。
- 微调策略 ：当任务或领域不太相似时，特征提取器的最后几层或全部层会进行微调，即与新的预测层一起在任务数据上进行训练。

2. 不同场景下的迁移学习应用

2.1 训练数据有限的相似任务

当你想解决特定任务，但没有足够的训练样本训练高性能模型，却能访问更大