计算机视觉系列（二）——迁移学习

目录

一、迁移学习与微调

ImageNet 数据集大约有 120w 个样本，类别数为 1000；MNIST 数据集只有 6w 个样本，类别数为 10。然而，我们平常接触到的数据集的规模通常在这两者之间。

假如我们想识别图片中不同类型的椅子，然后向用户推荐购买链接。 一种可能的方法是首先识别 100 把普通椅子，为每把椅子拍摄 1000 张不同角度的图像，然后在收集的图像数据集上训练一个分类模型。 尽管这个椅子数据集可能大于 Fashion-MNIST 数据集，但实例数量仍然不到 ImageNet 中的十分之一。 适合 ImageNet 的复杂模型可能会在这个椅子数据集上过拟合。 此外，由于训练样本数量有限，训练模型的准确性可能无法满足实际要求。

为了解决上述问题，一个显而易见的解决方案是收集更多的数据。 但是，收集和标记数据可能需要大量的时间和金钱。 例如，为了收集 ImageNet 数据集，研究人员花费了数百万美元的研究资金。 尽管目前的数据收集成本已大幅降低，但这一成本仍不能忽视。

另一种解决方案是应用迁移学习（transfer learning）将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集。 例如，尽管 ImageNet 数据集中的大多数图像与椅子无关，但在此数据集上训练的模型可能会提取更通用的图像特征，这有助于识别边缘、纹理、形状和对象组合。 这些类似的特征也可能有效地识别椅子。

迁移学习中的一个常见的技巧是微调（fine-tuning），它包括以下四个步骤：

• 在源数据集（例如 ImageNet）上预训练神经网络模型，即源模型。
• 创建一个新的神经网络模型，即目标模型。这将复制源模型上的所有模型设计及其参数（输出层除外）。我们假定这些模型参数包含从源数据集中学到的知识，这些知识也将适用于目标数据集。
• 向目标模型添加输出层，其输出数是目标数据集中的类别数。然后随机初始化该层的模型参数。
• 在目标数据集（如椅子数据集）上训练目标模型。输出层将从头开始进行训练，而所有其他层的参数将根据源模型的参数进行微调。

因为是微调，我们通常选用较小的学习率，例如

     5
    
    
     ×
    
    
     1
    
    
     
      0
     
     
      
       −
      
      
       4
      
     
    
   
   
    5\times10^{-4}
   
  
 5×10−4，且训练的 epoch 数也要少。

二、如何寻找预训练的模型？

这里提供两种方案。

• 使用 PyTorch 官方的预训练模型（链接），这些模型均在 ImageNet 上完成了预训练。使用时需要设置 pretrained 参数为 True。
• 使用 timm 包（github链接、timm文档）。

本文接下来的部分将使用第一种方案。

三、初始化模型

我们使用在 ImageNet 数据集上预训练的 ResNet-18 作为源模型，重新设置输出层并将其随机初始化：

net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
net.fc = nn.Linear(512,10)# 设置为10是因为接下来要面对十分类任务
nn.init.xavier_uniform_(net.fc.weight)

四、将 ResNet 迁移到 CIFAR-10 上

接下来，我们将 ResNet-18 迁移到 CIFAR-10 数据集上并进行微调。

需要注意的是，所有预训练的模型在接收输入时，必须将它们以下面的方式进行归一化：

transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])

处理 CIFAR-10 数据集：

normalize = torchvision.transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])
train_augs = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.RandomResizedCrop(224),
    torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    normalize,])
test_augs = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.Resize(256),
    torchvision.transforms.CenterCrop(224),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    normalize,])
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10('/mnt/mydataset', train=True, transform=train_augs, download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10('/mnt/mydataset', train=False, transform=test_augs, download=True)
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=6)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=128, num_workers=6)

设置学习率为

    5
   
   
    ×
   
   
    1
   
   
    
     0
    
    
     
      −
     
     
      4
     
    
   
  
  
   5\times10^{-4}
  
 
5×10−4，只训练 10 个 epoch

e = E(train_loader, test_loader, net,10,5e-4)
e.main()

在 NVIDIA GeForce RTX 3090 上的训练/测试结果如下：

Epoch 10--------------------------------------------------
Train Avg Loss:0.866763, Train Accuracy:0.696940
Test  Avg Loss:0.498987, Test  Accuracy:0.828300--------------------------------------------------3273.3 samples/sec
--------------------------------------------------

Done!

通过与这篇文章进行比较可以看出，使用迁移学习的方法后，ResNet-18 在测试集上的精度更胜一筹（虽然胜的不多）。并且这仅仅是训练了 10 个 epoch，从测试集的损失函数曲线变化来看，继续训练可以进一步提升精度。