深度学习 Fine-tune 技巧总结

本文总结了深度学习中的迁移学习,特别是微调技巧。介绍了为什么使用迁移学习,包括节省成本、适应小数据集等优点,并详细阐述了三种迁移学习方式:Transfer Learning、Feature Vector Extraction和Fine-tuning。通过实验和不同数据集的应用,探讨了微调的适用场景及注意事项,强调了在微调中选择合适的学习率和调整层的重要性。

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       迁移学习不是一种算法而是一种机器学习思想,应用到深度学习就是微调(Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型权重(通常是载入除最后的全连接层的之前所有层 ,也叫瓶颈层)再用自己的数据集重新训练模型就是微调的基本步骤。 微调能够快速训练好一个模型,用相对较小的数据量,还能达到不错的结果。

模型的训练与预测:
深度学习的模型可以划分为 训练预测 两个阶段。
训练 分为两种策略:一种是白手起家从头搭建模型进行训练,一种是通过预训练模型进行训练。
预测 相对简单,直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可。

1.为什么要迁移学习?

1)站在巨人的肩膀上:前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍,没有必要重复造轮子。
2)训练成本可以很低:如果采用导出特征向量的方法进行迁移学习,后期的训练成本非常低,用CPU都完全无压力,没有深度学习机器也可以做。
3)适用于小数据集:对于数据集本身很小(几千张图片)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力,只能靠迁移学习。

2.迁移学习有几种方式

### Fine-tuning 的相关技巧 #### 1. 数据集的选择与准备 在执行 Fine-tuning 之前,确保目标领域数据的质量至关重要。对于图像分类任务,通常需要对数据进行增强操作以提高模型的泛化能力[^2]。常见的数据增强技术包括随机裁剪、水平翻转、颜色抖动等。 #### 2. 学习率调整策略 Fine-tuning 过程中的学习率设置是一个关键因素。一般建议采用较低的学习率来防止破坏预训练模型中已经学到的知识结构。可以尝试使用学习率调度器(Learning Rate Scheduler),例如余弦退火或逐步衰减法,以便动态调整学习率。 #### 3. 层冻结与解冻 为了保护预训练权重不被过早更新而导致性能下降,在初始阶段可以选择只训练网络的最后一层或者几层全连接层,而保持其他卷积层参数不变。随着训练过程推进,再逐渐放开更多层参与训练。 #### 4. 批量大小的影响 批量大小也会影响最终效果。较小批次可能带来更稳定收敛但较慢速度;较大则反之。因此需根据具体硬件资源情况合理设定该值。 #### 5. 正则化手段的应用 为了避免过度拟合新数据集,在 fine-tune 期间可引入正则项如 L2 正则化 或 dropout 方法 来增加模型鲁棒性。 ```python import torch.nn as nn from torchvision import models model = models.resnet18(pretrained=True) # 冻结所有层 for param in model.parameters(): param.requires_grad = False # 修改最后一层适应新的类别数 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) ``` 上述代码展示了如何加载 ResNet 并仅允许最后线性变换部分接受梯度反向传播的过程。 #### 6. 使用迁移学习框架简化流程 利用现有的深度学习库比如 PyTorch 和 TensorFlow 提供的功能模块能够极大地减少实现复杂性的负担。这些工具不仅提供了丰富的预训练模型集合还内置了许多实用功能支持快速完成定制化的 fine-tuning 工作流。 ---
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