第二周机器学习（ML）策略（2）：2.7 迁移学习

绝地灬酷狼 2022-12-28 06:17 78阅读 0赞

# 第一章、简介 #

*  本文基于吴恩达人工智能课程做学习笔记、并融入自己的见解(若打不开请复制到浏览器中打开)[https://study.163.com/courses-search?keyword=吴恩达][https_study.163.com_courses-search_keyword]。
 *  本文第二章将介绍 迁移学习场景、迁移学习的意义、迁移学习存在意义的本质原因等等。
 *  对本文的总结：

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# 第二章、迁移学习 #

## 2.1、迁移学习的定义 ##

*  深度学习中最强大的理念之一，就是有的时候神经网络可以从一个任务中习得知识， 并将这些知识应用到另一个独立的任务中。
 *  例如也许你已经训练好一个神经网络，能够识别像猫这样的对象，然后使用那些知识或者部分习得的知识，去帮助您更好地阅读 x 射线扫描图，这就是所谓的**迁移学习**。

## 2.2、把对猫图片识别的神经网络迁移到对放射图片的识别，加快学习速率(迁移学习举例1) ##

*  我们来看看，假设你已经训练好一个图像识别神经网络，所以你首先用一个神经网络并在 (**x**,**y**)对上训练，其中 **x** 是图像，y 是某些对象，图像是猫或狗 鸟或其他东西。
 *  如果你把这个神经网络拿来用在识别不同的图像，比如放射科诊断，就是说阅读 X 射线扫描图。
 *  你可以把神经网络最后的**输出层拿走**，即把它删掉(图2-1所示)；还有把最后一层的权重删掉，然后为最后一层重新赋予随机权重，然后让它在放射诊断数据上训练。
 *  **具体来说，在第一阶段训练过程中，当你进行图像识别任务训练时，你可以训练神经网络的所有常用参数、****所有的权重、所有的层，然后你就得到了一个能够做图像识别预测的网络。**
 *  在训练了这个神经网络后，要实现迁移学习——你现在要做的是把数据集换成新的(**x**,**y**)对，现在这些**x**变成放射科图像，而 **y** 是你想要预测的诊断，你要做的是初始化最后一层的权重，让我们称之为$$w^\{\[l\]\}$$和 $$b^\[l\]$$ 随机初始化。
 *  现在，我们在这个新数据集上重新训练网络，在新的放射科数据集上训练网络，用放射科数据集从新训练神经网络有几种做法。
 *  如果你的放射科**数据集很小**，你可能只需要重新训练最后一层的权重，就是$$w^\{\[l\]\}$$和 $$b^\[l\]$$ , 并保持其他参数不变**(做法1)**。
 *  如果**你有足够多的数据**，你可以重新训练神经网络中剩下的所有层**(做法2)**。
 *  **经验规则**是如果你有一个小数据集，就只训练输出层前的最后一层，或者也许是最后一两层，但是如果你有很多数据，那么也许你可以重新训练网络中的所有参数。
 *  如果你重新训练神经网络中的所有参数，那么这个在图像识别数据的初期训练阶段，有时称为**预训练**，因为你再用图像识别数据时，需要去预先初始化 或者预训练神经网络的权重。
 *  然后，如果你以后更新所有权重在放射科数据上训练，这个过程叫**微调**，如果你在深度学习文献中看到预训练和微调，你就知道它们说的是这个预训练和微调迁移学习来源的权重。
 *  在这个例子中你做的是把猫图像识别中学到的知识，应用或迁移到放射科诊断上来，为什么这样做有效果呢? 有很多低层次特征比如说边缘检测、曲线检测、阳性对象检测，从非常大的图像识别数据库中习得这些能力，可能有助于你的学习算法在放射科诊断中做得更好。
 *  算法学到了很多结构信息、图像形状的信息，其中一些知识可能会很有用，所以学会了图像识别，它就可能学到足够多的信息去了解不同图像的组成部分是怎样的，学到线条、点、曲线等等这些知识的一小部分，这些知识有可能帮助你的放射科诊断网络，**学习更快一些或者需要更少的学习数据。**

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图2-1

## 2.3、 把语音识别的神经网络迁移到对唤醒器的识别(迁移学习举例2) ##

*  这里是另一个例子，假设你已经训练出一个语音识别系统，现在 **x** 是音频或音频片段输入，而 y 是听写文本，所以你已经训练了语音识别系统让它输出听写文本。
 *  现在，我们说你想搭建一个“唤醒词”或“触发词”检测系统，所谓唤醒词或触发词就是我们说的一句话，可以唤醒家里的语音控制设备。比如你说“Alexa”可以唤醒一个亚马逊Echo设备，用“OK Google”来唤醒Google设备，用” Hey Siri” 来唤醒苹果设备，用”你好百度”唤醒一个百度设备。
 *  要做到这点，**你可能需要去掉神经网络的最后一层**，然后加入新的输出节点，但有时你可以不只加入一个新节点，或者甚至往你的神经网络加入几个新层，然后把唤醒词检测问题的标签 Y 喂进去训练。
 *  训练一个新层或几个新层，这取决于你有多少数据，**数据量少时**你可能只需要重新训练网络的新层；**数据量多**时也许你需要重新训练神经网络中更多的层，如图2-2所示。
 *  那么迁移学习什么时候是有意义的呢? 迁移学习起作用的场合是，迁移来源问题你有很多数据，但迁移目标问题你没有那么多数据。

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图 2-2

## 2.4、 从**数据量很多的问题迁移到数据量相对小的问题**，迁移学习才有意义，这也是迁移学习的有意义的本质 ##

*  假设图像识别任务中你有 1 百万个样本，所以这里数据相当多，可以学习低层次特征，可以在神经网络的前面几层学到如何识别很多有用的特征。
 *  但是对于放射科任务，也许你只有一百个样本，所以你的放射学诊断问题数据很少，也许只有 100 次 X 射线扫描的样本。
 *  所以你从图像识别训练中学到的很多知识可以迁移，并且真正帮你加强放射科识别任务的性能，即使你的放射科数据很少。
 *  对于语音识别，也许你已经用 10000 小时数据训练过你的语言识别系统，所以你从这 10000 小时数据学到了很多人类声音的特征，这数据量其实很多了。但对于触发字检测，也许你只有 1 小时数据，所以这数据太小，不能用来拟合很多参数。
 *  所以对于语音识别这种情况下，预先学到很多人类声音的特征，人类语言的组成部分等等知识，可以帮你建立一个很好的唤醒字检测器，即使你的数据集相对较小，对于唤醒词任务来说数据集要小得多。
 *  **针对上述的图像识别迁移和语音识别迁移情况下，你从数据量很多的问题迁移到数据量相对小的问题，显得非常有意义**。
 *  但是反过来的话——即从数据小的问题迁移到数据量很多的学习问题，迁移学习可能就没有意义了。
 *  **所以总结一下，什么时候迁移学习是有意义的**？如果你想从任务 A 学习，并迁移一些知识到任务 B，那么当任务 A 和任务 B 都有同样的输入 x 时，迁移学习是有意义的。
 *  在第一个例子中，A 和 B 的输入都是图像。
 *  在第二个例子中，两者输入都是音频，当任务 A 的数据比任务 B 多得多时，迁移学习意义更大，所有这些假设的前提都是你希望提高任务 B 的性能，因为任务 B 每个数据更有价值。
 *  对任务 B 来说，通常任务 A 的数据量必须大得多才有帮助，因为任务 A 里单个样本的价值比任务 B 单个样本价值更大，然后如果你觉得任务 A 的低层次特征，可以帮助任务 B 的学习那迁移学习更有意义一些。
 *  而在这两个前面的例子中，也许学习图像识别教给系统足够多图像相关的知识，让它可以进行放射科诊断；也许学习语音识别教给系统足够多人类语言信息，能帮助你开发触发字或唤醒字检测器。

## 2.5、 小结 ##

*  所以总结一下，迁移学习最有用的场合是，如果你尝试优化任务 B 的性能，通常这个任务数据相对较少，例如在放射科中，你知道很难收集很多 x 射线扫描图，来搭建一个性能良好的放射科诊断系统。
 *  所以在这种情况下，你可能会找一个相关但不同的任务，如图像识别，其中你可能用1百万张图片训练过了，并从中学到很多**低层次特征**，这也许能帮助网络在任务 B 在放射科任务上做得更好，尽管任务 B 没有这么多数据，迁移学习什么时候是有意义的？
 *  它确实可以显著提高你的学习任务的性能，但我有时候也见过，有些场合使用迁移学习时，任务 A 实际上数据量比任务 B 要少——这种情况下，增益可能不多(**即效果不好，因此迁移学习不建议用在任务 A 实际上数据量比任务 B 要少的场景**)。
 *  这就是迁移学习，你从一个任务中学习，然后尝试迁移到另一个不同任务中，从多个任务中学习。
 *  **多任务学习——从多个任务中学习还有另外一个版本(即另一个值得我们学习的知识点)，就是所谓的多任务学习，多任务学习的意思就是当你尝试从多个任务中并行学习，而不是串行学习在训练了一个任务之后，试图迁移到另一个任务，所以在下一个视频中，让我们来讨论多任务学习。**

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