什么是fine-tuning?

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什么是fine-tuning?

在实践中,由于数据集不够大,很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络(例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络)来重新fine-tuning(也叫微调),或者当做特征提取器。

以下是常见的两类迁移学习场景:

1 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络,去掉最后的全连接层,剩余部分当做特征提取器(例如AlexNet在最后分类器前,是4096维的特征向量)。这样提取的特征叫做CNN codes。得到这样的特征后,可以使用线性分类器(Liner SVM、Softmax等)来分类图像。

2 Fine-tuning卷积网络。替换掉网络的输入层(数据),使用新的数据继续训练。Fine-tune时可以选择fine-tune全部层或部分层。通常,前面的层提取的是图像的通用特征(generic features)(例如边缘检测,色彩检测),这些特征对许多任务都有用。后面的层提取的是与特定类别有关的特征,因此fine-tune时常常只需要Fine-tuning后面的层。

预训练模型

在ImageNet上训练一个网络,即使使用多GPU也要花费很长时间。因此人们通常共享他们预训练好的网络,这样有利于其他人再去使用。例如,Caffe有预训练好的网络地址Model Zoo。

何时以及如何Fine-tune

决定如何使用迁移学习的因素有很多,这是最重要的只有两个:新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住:网络前几层学到的是通用特征,后面几层学到的是与类别相关的特征。这里有使用的四个场景:

1、新数据集比较小且和原数据集相似。因为新数据集比较小,如果fine-tune可能会过拟合;又因为新旧数据集类似,我们期望他们高层特征类似,可以使用预训练网络当做特征提取器,用提取的特征训练线性分类器。

2、新数据集大且和原数据集相似。因为新数据集足够大,可以fine-tune整个网络。

3、新数据集小且和原数据集不相似。新数据集小,最好不要fine-tune,和原数据集不类似,最好也不使用高层特征。这时可是使用前面层的特征来训练SVM分类器。

4、新数据集大且和原数据集不相似。因为新数据集足够大,可以重新训练。但是实践中fine-tune预训练模型还是有益的。新数据集足够大,可以fine-tine整个网络。

实践建议

预训练模型的限制。使用预训练模型,受限于其网络架构。例如,你不能随意从预训练模型取出卷积层。但是因为参数共享,可以输入任意大小图像;卷积层和池化层对输入数据大小没有要求(只要步长stride fit),其输出大小和属于大小相关;全连接层对输入大小没有要求,输出大小固定。

学习率。与重新训练相比,fine-tune要使用更小的学习率。因为训练好的网络模型权重已经平滑,我们不希望太快扭曲(distort)它们(尤其是当随机初始化线性分类器来分类预训练模型提取的特征时)。

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