第十三章 深度解读预训练与微调迁移,模型冻结与解冻(工具)
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发布时间：2024-10-12 18:03
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时间：2024-10-13 10:43
预训练和微调是深度学习中的关键策略。预训练是指预先在大规模数据集（如ImageNet）上训练的模型，这些模型具备了基础和抽象特征的提取能力。微调则是将这些预训练模型应用于特定任务，调整参数以适应新数据集，避免过拟合。
在CNN中，人们通常不会从头开始训练，而是利用像VGG或ResNet的预训练模型，这些模型已经在大型数据集上训练过，然后进行微调以适应特定任务。微调通常分为四个步骤：加载预训练模型、调整输入层、训练新层和保存模型。
迁移学习利用已有的知识迁移到新的任务上，通过源任务（如ImageNet）的模型来辅助目标任务。在CNN中，通过保留前几层的参数，可以利用预训练模型学习到的通用特征进行迁移，如边缘检测和几何形状的识别。
在使用迁移学习时，关键在于权衡是否使用预训练权重、何时冻结模型参数（如backbone）以加速训练，以及在什么任务中可以得到性能提升。理想情况下，迁移学习可以提高模型性能，尤其是在数据不足时。
在实际操作中，可以采用预训练权重初始化模型，然后用state_dict和load_state_dict方法加载。但需注意，权值可能需要进行调整以匹配模型结构。冻结训练是通过固定主干特征提取部分，仅微调后续层，以优化训练效率。
预训练和微调的关系就像搭建模型的过程：预训练是初始化，微调是根据新任务进行调整。模型冻结和解冻则涉及到调整哪些层在训练中是可学习的，以平衡性能和资源消耗。
关于优化器和requires_grad，通过设置某些层为不参与反向传播，可以实现部分参数的冻结。最优做法是仅传入需要训练的参数给优化器，以减少内存占用和提高效率。
