实现从MINIST 数据集 到 FashionMinist数据集的迁移学习

时间: 2024-01-21 07:04:49 浏览: 39
迁移学习是指利用一个已经训练好的模型,通过微调或者其他方法,使其适应于新的任务或数据集。在本例中,我们可以利用已经在MINIST数据集上训练好的模型,通过微调的方式使其适应于FashionMNIST数据集。 以下是迁移学习的步骤: 1. 加载已经在MINIST数据集上训练好的模型。可以选择一个在MINIST数据集上表现良好的模型,例如LeNet-5。 2. 在模型的顶部添加新的全连接层或者卷积层,用于适应FashionMNIST数据集的特征。 3. 将新添加的层进行随机初始化,并且冻结已经训练好的模型的所有层,使其参数不发生改变。 4. 在FashionMNIST数据集上进行微调。可以选择一部分FashionMNIST数据集作为训练集,另一部分作为验证集,利用交叉验证等方法来确定最佳的超参数。 5. 解冻已经训练好的模型的所有层,进行端到端的微调,继续在FashionMNIST数据集上进行训练。 6. 对模型进行测试,利用测试集来评估模型的性能。 需要注意的是,迁移学习的成功与否取决于两个数据集之间的相似性。在本例中,MINIST和FashionMNIST数据集都是手写数字图像,因此两个数据集之间的相似度较高,迁移学习可以取得良好的效果。
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实现从MINIST 数据集 到 FashionMinist数据集的迁移学习代码

以下是使用PyTorch实现从MNIST数据集到FashionMNIST数据集的迁移学习的代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST, FashionMNIST from torchvision.transforms import ToTensor, Normalize from tqdm import tqdm # 加载MNIST数据集 mnist_trainset = MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=ToTensor()) mnist_testset = MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=ToTensor()) mnist_trainloader = DataLoader(mnist_trainset, batch_size=64, shuffle=True) mnist_testloader = DataLoader(mnist_testset, batch_size=64, shuffle=False) # 加载FashionMNIST数据集 fashion_trainset = FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=ToTensor()) fashion_testset = FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=ToTensor()) fashion_trainloader = DataLoader(fashion_trainset, batch_size=64, shuffle=True) fashion_testloader = DataLoader(fashion_testset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义模型 class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 10) def forward(self, x): x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16 * 4 * 4) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x # 加载预训练的模型 pretrained_model = LeNet() pretrained_model.load_state_dict(torch.load('mnist_model.pt')) # 添加新的全连接层 pretrained_model.fc4 = nn.Linear(84, 10) # 冻结已经训练好的模型的所有层 for param in pretrained_model.parameters(): param.requires_grad = False # 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.Adam(pretrained_model.fc4.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练新添加的全连接层 for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader))) # 解冻已经训练好的模型的所有层 for param in pretrained_model.parameters(): param.requires_grad = True # 定义优化器和损失函数 optimizer = optim.Adam(pretrained_model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 端到端的微调 for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in tqdm(enumerate(fashion_trainloader), total=len(fashion_trainloader)): inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = pretrained_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('Epoch %d, loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(fashion_trainloader))) # 在测试集上进行测试 total = 0 correct = 0 with torch.no_grad(): for data in tqdm(fashion_testloader, total=len(fashion_testloader)): images, labels = data outputs = pretrained_model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the %d test images: %.2f%%' % (total, 100.0 * correct / total)) # 保存模型 torch.save(pretrained_model.state_dict(), 'fashion_model.pt') ``` 在该代码中,我们首先加载MNIST和FashionMNIST数据集,并且定义了LeNet模型。然后,我们加载了在MNIST数据集上训练好的LeNet模型,并且添加了一个新的全连接层用于适应FashionMNIST数据集。接下来,我们冻结了已经训练好的模型的所有层,并且只训练了新添加的全连接层。训练完成后,我们解冻了已经训练好的模型的所有层,并且进行了端到端的微调。最后,我们在FashionMNIST测试集上对模型进行了测试,并且保存了模型的参数。

从MINIST 数据集 到 FashionMinist数据集的迁移学习代码实现

以下是一个使用Keras框架从MNIST数据集到FashionMNIST数据集的迁移学习示例代码: ```python import keras from keras.datasets import mnist, fashion_mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras import backend as K # 加载MNIST数据集 (x_train_mnist, y_train_mnist), (x_test_mnist, y_test_mnist) = mnist.load_data() # 加载FashionMNIST数据集 (x_train_fashion, y_train_fashion), (x_test_fashion, y_test_fashion) = fashion_mnist.load_data() # 将像素值归一化到0到1之间 x_train_mnist = x_train_mnist.reshape(x_train_mnist.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 x_test_mnist = x_test_mnist.reshape(x_test_mnist.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 x_train_fashion = x_train_fashion.reshape(x_train_fashion.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 x_test_fashion = x_test_fashion.reshape(x_test_fashion.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255 # 转换类别向量为二进制类别矩阵 num_classes = 10 y_train_mnist = keras.utils.to_categorical(y_train_mnist, num_classes) y_test_mnist = keras.utils.to_categorical(y_test_mnist, num_classes) y_train_fashion = keras.utils.to_categorical(y_train_fashion, num_classes) y_test_fashion = keras.utils.to_categorical(y_test_fashion, num_classes) # 构建MNIST模型 model_mnist = Sequential() model_mnist.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1))) model_mnist.add(Dense(128, activation='relu')) model_mnist.add(Dropout(0.5)) model_mnist.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model_mnist.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) # 训练MNIST模型 model_mnist.fit(x_train_mnist, y_train_mnist, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test_mnist, y_test_mnist)) # 冻结MNIST模型的前几层,构建FashionMNIST模型 for layer in model_mnist.layers[:2]: layer.trainable = False model_fashion = Sequential(model_mnist.layers[:2]) model_fashion.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1))) model_fashion.add(Dense(128, activation='relu')) model_fashion.add(Dropout(0.5)) model_fashion.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) model_fashion.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) # 训练FashionMNIST模型 model_fashion.fit(x_train_fashion, y_train_fashion, batch_size=128, epochs=10, verbose=1, validation_data=(x_test_fashion, y_test_fashion)) ``` 该代码首先加载MNIST和FashionMNIST数据集,并将像素值归一化到0到1之间。然后,构建了一个简单的MNIST模型,并对其进行了训练。接着,将MNIST模型的前两层冻结,构建了一个新的FashionMNIST模型,并对其进行了训练。冻结前两层的目的是保留MNIST模型中学到的有用特征,以便在FashionMNIST数据集上进行微调。

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