迁移学习：ResNet模型在椅子识别中的微调实践

"L23模型微调finetuning，涉及ResNet18模型，以及ImageNet数据集的使用，探讨了微调作为迁移学习的一种方法，用于处理中等规模数据集的问题。" 在深度学习领域，微调是迁移学习的一个重要策略，尤其在面对数据集规模介于小型和大规模之间的情况时。例如， Fashion-MNIST数据集虽小，易于训练，而ImageNet数据集则极其庞大，包含上千万张图像和数千类别，适合训练复杂的模型。但在实际应用中，我们常常遇到的是规模介于两者之间的数据集，如识别特定类型椅子的数据集。 微调的基本思想是利用预训练的大型模型，如ResNet18这样的模型，该模型已经在类似ImageNet这样庞大的数据集上进行了充分的训练，学习到了丰富的视觉特征。在微调过程中，首先，我们会在源数据集（如ImageNet）上对模型进行预训练，使其掌握通用的图像表示能力。这些预训练的模型能够捕捉到图像中的边缘、纹理、形状等基本特征，这些特征对于多种任务都是通用的。 接下来，针对新的目标数据集，我们创建一个新的模型，保留预训练模型（源模型）的大部分结构和参数，但移除或替换与新任务不匹配的部分，比如最后的分类层。这是因为源模型的输出层通常是为源数据集的类别设计的，对于新的任务（如识别椅子的类别）可能并不适用。于是，我们在目标模型中添加一个新的输出层，其大小与目标数据集的类别数量相匹配，并随机初始化这个新层的参数。 在新模型构建完成后，我们使用目标数据集进行训练，只更新新增的输出层和可能需要调整的其他层（例如，有时我们会选择只微调最后几层，以防止对预训练特征的过度修改）。这种训练过程通常需要较少的迭代次数，因为模型已经从源数据集中学习到了基础的表示能力。 微调的优势在于，它能够有效利用预训练模型的知识，减少在目标数据集上训练的时间和资源。在数据量有限的情况下，微调可以帮助我们获得更好的性能，避免模型过拟合，同时提高模型泛化能力。尽管微调并非总是必要的，但对于那些数据量不足或者难以获取大量标注数据的任务，它是一种非常实用的解决方案。