【深度学习图像识别课程】keras实现CNN系列：（7）迁移学习的原理和应用_机器学习、迁移学习和cnn

目录

一、迁移学习的基本思路、原理和示例

1、基本思路

2、简单原理

3、皮肤癌示例

二、迁移学习的具体实施

2.1 迁移学习的应用条件

2.2 迁移学习应用的4种场景

1、小数据集，相似数据

2、小数据集，不同的数据

3、大型数据集，相似数据

4、大型数据集，不同的数据

 

一、迁移学习的基本思路、原理和示例

1、基本思路

可以使用在ImageNet中实验过的CNN运用到实际应用中。

2、简单原理

最后的层会比较具体化，有小鸟，就会有检测小鸟的过滤器；有轮子，就会有检测轮子的过滤器。

 

那么，我们保留前面的层，仅添加新的层并训练即可。当然，你的训练集较小，并且与ImageNet越相似，则效果越好。

 

3、迁移学习示例：诊断皮肤癌

斯坦福大学团队，利用迁移学习方法，开发了诊断皮肤癌的CNN。

利用在ImageNet上训练好的Inception。

（1）

（2）

（3）

训练时，除了最后添加的层，其他层的参数都采用已经训练好的参数做为初始值，并在训练中不断优化参数。

这种“具有不同的最后分类层级，并且细调网络参数的方法”对于数据集很大，且与ImageNet相差很大，效果很好。

 

二、迁移学习的具体实施

2.1、迁移学习的应用条件

迁移学习取决于以下两个条件：

• 新数据集的大小
• 新数据集与原始数据集的相似程度

使用迁移学习的方法将各不相同。有以下四大主要情形：

1. 新数据集很小，新数据与原始数据相似
2. 新数据集很小，新数据不同于原始训练数据
3. 新数据集很大，新数据与原始训练数据相似
4. 新数据集很大，新数据不同于原始训练数据

演示网络包含：3个卷积层和3个完全连接层。

第一层检测边缘；第二层检测形状；第三层检测更高级的特征。

2.2 迁移学习应用的4种场景

1、小数据集，相似数据

 

• 删除神经网络的最后层级
• 添加一个新的完全连接层，与新数据集中的类别数量相匹配
• 随机化设置新的完全连接层的权重；冻结预先训练过的网络中的所有权重
• 训练该网络以更新新连接层的权重

为了防止过拟合，保留原来网络层的权重不变。由于数据集相似，因此，更高级别的特征也相似，则包含高级别特征检测的层也保留。

 

2、小数据集，不同的数据

 

• 将靠近网络开头的大部分预先训练过的层级删掉
• 向剩下的预先训练过的层级添加新的完全连接层，并与新数据集的类别数量相匹配
• 随机化设置新的完全连接层的权重；冻结预先训练过的网络中的所有权重
• 训练该网络以更新新连接层的权重

由于数据集比较小，保留原来层的参数，用来防止过拟合。另外，数据集不同，因此更高级的特征不同，则不用保留更高级的层。

 

3、大型数据库，相似数据

 

• 删掉最后的完全连接层，并替换成与新数据集中的类别数量相匹配的层级
• 随机地初始化新的完全连接层的权重
• 使用预先训练过的权重初始化剩下的权重
• 重新训练整个神经网络

大数据集时，过拟合问题不严重，因此可以重新训练权重。因为数据集类似，则更高级特征也类似，因此整个网络都可以用。

 

4、大型数据库，不同的数据

 

• 删掉最后的完全连接层，并替换成与新数据集中的类别数量相匹配的层级
• 使用随机初始化的权重重新训练网络
• 或者，你可以采用和“大型相似数据”情形的同一策略

可以随机初始化权重训练，也可以把之前的权重做为初值进行训练，加快训练速度。

 

参考：

1、论文How transferable are features in deep neuralnetworks?：系统地分析了预先训练过的 CNN 中的特征的可迁移性

2、论文Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks：Sebastian Thrun 的癌症检测 CNN