14、卷积神经网络与迁移学习：从图像分类到多领域应用

卷积神经网络与迁移学习：从图像分类到多领域应用

1. 模型训练与性能优化

在模型训练过程中，我们能看到不同批次和轮次下模型的准确率和损失值。例如：
| 批次/轮次 | 准确率 | 损失值 |
| — | — | — |
| Batch: 5 | 0.8683239 | 0.6846517 |
| Epoch: 55, Batch: 150 | 0.9917219 | 0.1394880 |

当出现过拟合迹象时，训练循环会停止。为验证对模型所做的调整是否提升了性能，可运行以下代码：

cnn_model
|> Axon.Loop.evaluator()
|> Axon.Loop.metric(:accuracy)
|> Axon.Loop.run(test_pipeline, cnn_trained_model_state, compiler: EXLA)

运行后输出 Batch: 5, accuracy: 0.8735322 ，表明所做的小调整显著提升了模型性能，最终模型远优于最初的多层感知机（MLP）模型。

训练模型是一个反复试验的迭代过程。在实际应用中，尤其是处理大量数据时，应先测试和原型化更改，再进行全面训练。理想情况下，逐个添加特征，仅保留能明显提升性能的特征。随着训练模型经验的积累，会逐渐形成在特定情况下进行调整的直觉，并建立起标准的模型原型和训练流程。

2. 超越图像分类

卷积神经网络（CNNs）在图像分类问题上表现出色，