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AIGC 知识:机器学习中的“微调“和“迁移学习“有什么区别?_机器学习 微调再学习

机器学习 微调再学习

以下是关于**微调 (fine-tuning)迁移学习 (Transfer learning)**的区别,涉及到机器学习和深度学习的上下文:

  1. 迁移学习
    • 概述:迁移学习涉及使用预训练模型作为新任务或领域的起点。
    • 目标:利用预训练模型在大型数据集上获得的知识,并将其应用于具有较小数据集的相关任务。
    • 优势
      • 通过重用预训练模型学到的特征,节省时间和计算资源。
      • 对类似任务具有良好的泛化能力。
    • 步骤
      • 特征提取:将预训练模型用作固定的特征提取器。删除负责分类的最后几层,并替换为与任务相关的新层。只训练新添加层的权重。
      • 示例
        from tensorflow.keras.applications import VGG16
        from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
        from tensorflow.keras.models import Model
        
        # 加载预训练的VGG16模型
        base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
        
        # 冻结预训练层的权重
        for layer in base_model.layers:
            layer.trainable = False
        
        # 添加新的分类层
        x = Flatten()(base_model.output)
        x = Dense(256, activation='relu')(x)
        output = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
        
        # 创建新模型
        model = Model(inputs=base_model.input, outputs=output)
        
        # 编译并在新数据集上训练模型
        model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
        model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_images, val_labels))
        
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  2. 微调
    • 概述:微调进一步扩展了迁移学习,允许更新预训练模型的层。
    • 过程
      • 解冻预训练模型的一些层。
      • 在新数据集上训练这些层,以适应并学习与新任务或领域相关的更具体特征。
    • 用例:当需要为特定任务专门定制预训练模型时,微调非常有用。
    • 示例
      • 特征提取后,解冻一些层并继续训练:
        # 解冻一些层以进行微调
        for layer in base_model.layers[-5:]:
            layer.trainable = True
        
        # 编译并继续训练
        model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
        model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, validation_data=(val_images, val_labels))
        
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总之,迁移学习利用现有知识,而微调通过更新模型的层进一步适应任务。这两种技术在深度学习中都是强大的工具!

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