深度学习中冻结阶段和解冻阶段

在深度学习中，有一种称为迁移学习的方法，它允许我们在一个任务中训练好的模型参数在另一个任务中得到重复使用。为了实现这种迁移学习，我们通常会使用预训练模型，即在一个大规模的数据集上先进行训练，然后将该模型的参数用于另一个任务中的微调。

在使用预训练模型进行微调时，我们通常会采用“冻结阶段”和“解冻阶段”的策略。在冻结阶段，我们会将预训练模型的所有层都设置为不可训练，只有最后一层（或几层）是可训练的，这样我们就可以在新的任务中对最后一层进行微调。在这个阶段，由于预训练模型的参数已经经过了充分的训练，我们只需要微调最后一层就可以在新任务上得到不错的结果。

在解冻阶段，我们会将整个预训练模型的所有层都设置为可训练，然后在新任务上进行微调。这种方法可以让我们更细粒度地调整预训练模型的参数，从而使得在新任务上的性能更加优秀。但是需要注意的是，解冻后的训练需要更多的计算资源和时间。

综上所述，冻结阶段和解冻阶段是一种迁移学习的策略，可以让我们在使用预训练模型进行微调时更加高效和精确。

相关问题

深度学习中微调实验目的和实验原理

微调是深度学习中常用的一种技巧，其目的是在已经训练好的模型的基础上，针对特定的任务进行进一步的模型训练，以提高模型在该任务上的性能表现。微调的实验目的通常是为了验证该技巧是否能够有效提高模型的性能表现，并探究微调的一些关键参数如何影响模型的表现。同时，微调也可以用于探究不同任务之间的迁移学习效果。

微调的原理是通过在已经训练好的模型上，针对新的任务进行一定程度的调整，使得模型能够更好地适应新的任务。具体地，微调一般通过以下步骤实现：

1. 选择一个已经训练好的模型，通常是在大规模数据集上进行训练的模型，例如 ImageNet 上的预训练模型；
2. 从该模型中去掉最后一层或几层，以便将其适应新的任务；
3. 在新的数据集上进行训练，通常只训练去掉的最后一层或几层，而冻结其他层的权重，以保持原有的特征提取能力；
4. 根据新的任务的性质和数据集的大小等因素，调整模型的超参数，例如学习率、优化器等。

pytorch迁移学习冻结

在Pytorch中，迁移学习的冻结是指将模型的主干部分（通常是特征提取网络）的参数冻结起来，只对其他部分进行微调。冻结训练可以加快训练效率，并且防止权值被破坏。冻结阶段，特征提取网络不发生改变，只对网络进行微调。解冻阶段，主干部分的参数不再被冻结，特征提取网络会发生改变，这会占用更多的显存，同时所有的网络参数都会发生改变。

在Pytorch中，可以通过设置requires_grad属性来控制参数是否参与训练。对于冻结阶段，可以将主干部分的参数设置为不可训练，即requires_grad=False。而在解冻阶段，需要将这些参数设置为可训练，即requires_grad=True。

以下是一个示例代码，展示了如何在Pytorch中进行冻结训练和解冻训练：

# 冻结阶段训练参数
Freeze_Epoch = 50
Freeze_batch_size = 8
Freeze_lr = 1e-3

# 解冻阶段训练参数
UnFreeze_Epoch = 100
Unfreeze_batch_size = 4
Unfreeze_lr = 1e-4

# 可以加一个变量控制是否进行冻结训练
Freeze_Train = True

# 冻结阶段
batch_size = Freeze_batch_size
lr = Freeze_lr
start_epoch = 0
end_epoch = Freeze_Epoch

if Freeze_Train:
    # 冻结主干部分的参数
    for param in model.backbone.parameters():
        param.requires_grad = False

# 解冻后训练
batch_size = Unfreeze_batch_size
lr = Unfreeze_lr
start_epoch = Freeze_Epoch
end_epoch = UnFreeze_Epoch

if Freeze_Train:
    # 解冻主干部分的参数
    for param in model.backbone.parameters():
        param.requires_grad = True

需要注意的是，在进行冻结和解冻训练时，要根据具体情况调整学习率和批量大小。另外，如果显存不足或网络效果不够好，可以使用断点恢复技术，将模型恢复到之前的训练状态，然后调整起始epoch和终止epoch，继续训练。

参考资料：
引用来源：https://www.jianshu.com/p/4056f413af87
引用来源：https://www.zhihu.com/question/375476718/answer/1386377313
引用来源：https://blog.csdn.net/weixin_42652507/article/details/113713945
引用来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/62337445<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>