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什麼是fine-tuning?

在實踐中，由於資料集不夠大，很少有人從頭開始訓練網路。常見的做法是使用預訓練的網路（例如在ImageNet上訓練的分類1000類的網路）來重新fine-tuning（也叫微調），或者當做特徵提取器。

以下是常見的兩類遷移學習場景：

1. 卷積網路當做特徵提取器。使用在ImageNet上預訓練的網路，去掉最後的全連線層，剩餘部分當做特徵提取器（例如AlexNet在最後分類器前，是4096維的特徵向量）。這樣提取的特徵叫做CNN codes。得到這樣的特徵後，可以使用線性分類器（Liner SVM、Softmax等）來分類影象。

2. Fine-tuning卷積網路。替換掉網路的輸入層（資料），使用新的資料繼續訓練。Fine-tune時可以選擇fine-tune全部層或部分層。通常，前面的層提取的是影象的通用特徵（generic features）（例如邊緣檢測，色彩檢測），這些特徵對許多工都有用。後面的層提取的是與特定類別有關的特徵，因此fine-tune時常常只需要Fine-tuning後面的層。

預訓練模型

決定如何使用遷移學習的因素有很多，這是最重要的只有兩個：新資料集的大小、以及新資料和原資料集的相似程度。有一點一定記住：網路前幾層學到的是通用特徵，後面幾層學到的是與類別相關的特徵。這裡有使用的四個場景：

1. 新資料集比較小且和原資料集相似。因為新資料集比較小，如果fine-tune可能會過擬合；又因為新舊資料集類似，我們期望他們高層特徵類似，可以使用預訓練網路當做特徵提取器，用提取的特徵訓練線性分類器。

2. 新資料集大且和原資料集相似。因為新資料集足夠大，可以fine-tune整個網路。

3. 新資料集小且和原資料集不相似。新資料集小，最好不要fine-tune，和原資料集不類似，最好也不使用高層特徵。這時可是使用前面層的特徵來訓練SVM分類器。

4. 新資料集大且和原資料集不相似。因為新資料集足夠大，可以重新訓練。但是實踐中fine-tune預訓練模型還是有益的。新資料集足夠大，可以fine-tine整個網路。

實踐建議

預訓練模型的限制。使用預訓練模型，受限於其網路架構。例如，你不能隨意從預訓練模型取出卷積層。但是因為引數共享，可以輸入任意大小影象；卷積層和池化層對輸入資料大小沒有要求（只要步長stride fit），其輸出大小和屬於大小相關；全連線層對輸入大小沒有要求，輸出大小固定。

學習率。與重新訓練相比，fine-tune要使用更小的學習率。因為訓練好的網路模型權重已經平滑，我們不希望太快扭曲（distort）它們（尤其是當隨機初始化線性分類器來分類預訓練模型提取的特徵時）。

print_r('點個贊吧')；
var_dump('點個贊吧')；
NSLog(@"點個贊吧！")
System.out.println("點個贊吧!");
console.log("點個贊吧!");
print("點個贊吧!");
printf("點個贊吧!\n");
cout << "點個贊吧!" << endl;
Console.WriteLine("點個贊吧!");
fmt.Println("點個贊吧!")
Response.Write("點個贊吧")；
alert（’點個贊吧’）