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AI架构师必知必会系列:迁移学习与领域自适应
发布时间:2024-01-13 06:02
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作者:
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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

迁移学习(Transfer Learning)是当今深度学习中一个重要应用领域。主要解决的问题是如何利用别人的经验教训来快速学习新的任务。而领域自适应(Domain Adaptation)则是根据不同领域的特点,设计不同的模型结构来解决同类任务上的差异性。基于这些工作,本文从两个方面对迁移学习、领域自适应做详细阐述,并分享常用的方法论和开源框架实现。

迁移学习可以从三个方面进行分类:

  1. 特征提取层:采用某个领域已经训练好的网络结构(如AlexNet、VGG等),仅将最后一层卷积层的参数固定住,然后重新训练分类器层,用来处理新领域的数据。此时,通常只需要在新领域上微调几层参数即可。

  2. 任务层:将已有的模型结构用作分类器层,但对其中的某些层进行冻结,不更新;然后在目标领域上继续微调其余的网络参数。这种方式可以降低计算量、减少过拟合风险、提升泛化能力。

  3. 数据集层:利用跨领域的数据集进行训练,如ImageNet、Pascal VOC、MNIST等。此时,通过预训练模型提取特征,再加上适配数据集的微调层,就可以得到有效的分类模型。

领域自适应则是利用已有的模型结构来针对特定领域的数据进行优化。主要有以下两种方案:

  1. 使用多模态数据:这是最简单的一种方法,它可以同时考虑图像、文本、音频等多种输入信息。它的原理是提前训练一个跨领域的模型,然后把各个模态的特征输入到这个模型,最终输出多个领域的分类结果。

  2. 利用注意力机制:目前还没有研究透彻的自适应方法&